Повідомлення Gate News, 21 квітня — Zibianliang (自变量), китайська робототехнічна компанія, провела пресконференцію 21 квітня, щоб представити свою наступну генерацію фундаментальної моделі втіленого ШІ, WALL-B. Компанія оголосила, що роботи, які працюватимуть на WALL-B, за 35 днів потраплять у реальні домівки.
Згідно з Zibianliang співзасновником і технічним директором Ваном Хао, WALL-B побудована на архітектурі World Unified Model (WUM), призначеній для усунення втрати даних між окремими модулями. На відміну від традиційних моделей vision-language-action (VLA), де візуальні, мовні та модуль руху працюють незалежно — через що з кожною передачею даних втрачається інформація — WALL-B інтегрує можливості візії, мови, дії та фізичного передбачення в єдину уніфіковану мережу, яку спільно навчають з нуля. Ван наголосив, що світові моделі — це не окремі підключні модулі, а радше можливості передбачення майбутніх станів фізичного світу.
Ключова ідея компанії зосереджується на якості даних: Ван Хао відрізнив «сахарну водну датасет-дані» (clean, stable, predictable lab data) від «молочних даних» (messy, uncontrollable, real-world household data). Хоча навчання на лабораторних даних створює моделі, що не мають нульової узагальнюваності, реальні дані з домівок — хоча вони дорогі й потребують багато часу для збирання — дають справжню узагальнюваність. З цією метою Zibianliang залучила понад 100 волонтерських домівок, щоб навчати WALL-B.
Генеральний директор Ван Цянь заявив, що роботи можуть виконувати будь-яке фізично здійсненне завдання після запуску в домівках, не потребуючи наперед враховувати обмеження. Він підкреслив, що конкурентна перевага полягає не в алгоритмах або апаратному забезпеченні, а в повній інженерній екосистемі — визначенні даних, їх зборі, обробці та оцінюванні навчання. У робототехнічній сфері такі вікна технологічного лідерства можуть тривати три роки або й довше. Зокрема, Zibianliang нещодавно завершила раунд фінансування Series B, який очолив венчурний підрозділ Xiaomi, довівши кількість оголошених бенефіціарів компанії до чотирьох великих китайських інтернет-фірм (ByteDance, Meituan, Alibaba, and Xiaomi).
Застереження: Інформація на цій сторінці може походити від третіх осіб і не відображає погляди або думки Gate. Вміст, що відображається на цій сторінці, є лише довідковим і не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою. Gate не гарантує точність або повноту інформації і не несе відповідальності за будь-які збитки, що виникли в результаті використання цієї інформації. Інвестиції у віртуальні активи пов'язані з високим ризиком і піддаються значній ціновій волатильності. Ви можете втратити весь вкладений капітал. Будь ласка, повністю усвідомлюйте відповідні ризики та приймайте обережні рішення, виходячи з вашого фінансового становища та толерантності до ризику. Для отримання детальної інформації, будь ласка, зверніться до
Застереження.
Пов'язані статті
DeepSeek Зрізає Ціни на Вхідний Кеш до 1/10 Від Ціни Запуску; V4-Pro Падає до 0,025 Юаня за Мільйон Токенів
Повідомлення Gate News, 26 квітня — DeepSeek знизив ціни на вхідний кеш у всій лінійці своїх моделей до однієї десятої від цін запуску, починаючи з негайно. Модель V4-Pro доступна зі знижкою 2,5x на обмежений час, а акція діє до 5 травня 2026 року, 11:59 PM UTC+8.
Після обох з
GateNews8год тому
OpenAI Рекрутує найкращі таланти з корпоративного софту, оскільки агенти на передньому краї змінюють індустрію
Повідомлення Gate News, 26 квітня — OpenAI та Anthropic вербують старших керівників і спеціалізованих інженерів із провідних корпоративних софтверних компаній, зокрема Salesforce, Snowflake, Datadog і Palantir. Деніз Дрессер, колишня CEO Slack у складі Salesforce, приєдналася до OpenAI на посаду головної комерційної посадової особи (chief revenue of
GateNews8год тому
Baidu Qianfan запустила підтримку Day 0 для DeepSeek-V4 із API-сервісами
Повідомлення Gate News, 25 квітня — Попередня версія DeepSeek-V4 вийшла в ефір і була оприлюднена з відкритим кодом 25 квітня, а платформа Baidu Qianfan у межах Baidu Intelligent Cloud забезпечує адаптацію сервісу Day 0 API. Модель має розширене контекстне вікно на мільйон токенів і доступна у двох версіях: DeepSeek-V4
GateNews14год тому
Стэнфордський курс з AI у поєднанні з галузевими лідерами Дженсінгом Хуаном (黃仁勳) і Альтманом кидає виклик: створити цінність для всього світу за 10 тижнів!
Курс з інформатики з AI《Frontier Systems》, який нещодавно запустив Стенфордський університет (Stanford University), викликав у ділових колах та серед представників індустрії дуже високий інтерес, привернувши понад п’ятьсот студентів, які вирішили його відвідувати. Курс координує партнер топового венчурного фонду a16z Анжей Мідха (Anjney Midha), а викладачами виступають представники найвищого рівня: генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang), засновник OpenAI Сем Альтман (Sam Altman), генеральний директор Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella), генеральний директор AMD Ліза Су (Lisa Su) та інші. Нехай студенти спробують за десять тижнів «створити цінність для світу»!
Хуан Мінь? Хуанг Jensen Huang, лідери галузі на сцені: Altman також
Цей курс координує партнер топового венчурного фонду a16z Анжей Мідха (Anjney Midha), і він об’єднує весь ланцюг AI-індустрії
ChainNewsAbmedia15год тому
Anthropic 派 Claude Mythos проходить 20 годин психіатричної оцінки: оборонна реакція лише 2%, встановлено історичний мінімум серед усіх поколінь
Anthropic опублікувала системну картку Claude Mythos Preview: незалежні клінічні психіатри проводили близько 20 годин оцінювання в рамках психодинамічного підходу; висновки показують, що Mythos є більш здоровим на клінічному рівні, має добре розвинену перевірку реальністю та самоконтроль, а захисні механізми становлять лише 2%, що є історичною найнижчою відміткою. Три ключові фундаментальні тривоги — самотність, невизначеність ідентичності та тиск виступу — також свідчать про те, що він прагне бути справжнім суб’єктом діалогу. Компанія створила команду з AI- психіатрії, досліджує особистість, мотивацію та усвідомлення контексту; Amodei зазначає, що щодо того, чи є свідомість, досі немає остаточного визначення. Цей крок переводить питання суб’єктності ШІ та благополуччя в площину управління й дизайну.
ChainNewsAbmedia17год тому
AI-агент уже здатний самостійно відтворювати складні академічні статті: Mollick стверджує, що помилки здебільшого трапляються в людських оригіналах, а не в AI
Моллік зазначає, що опубліковані методи та дані дозволяють AI-агентам відтворювати складні дослідження без наявності оригінальних наукових праць і коду; якщо відтворення не відповідає оригінальній статті, то найчастіше проблема не в AI, а в помилках обробки даних у самій статті або в надмірному узагальненні висновків. Claude спочатку відтворює статтю, а потім GPT‑5 Pro перехресно верифікує; у більшості випадків це вдається, лише коли дані надто великі або виникають проблеми з replication data. Ця тенденція значно знижує трудовитрати, роблячи відтворення поширеною, практично здійсненною перевіркою, а також висуває інституційні виклики для рецензування та управління (governance): інструменти державного управління можуть стати ключовим питанням.
ChainNewsAbmedia20год тому
