Партнер Mechanism Capital: к 2026 году объем данных для физического ИИ вырастет в 100 раз

Партнер компании Mechanism Capital Эндрю Кан заявил в своем посте на платформе X, что в 2025 году в области робототехники были решены давние проблемы с архитектурой моделей и их обучением. Также были достигнуты значительные успехи в технологиях сбора данных, понимании их качества и методиках подготовки. Это дало компаниям в сфере искусственного интеллекта уверенность для начала масштабных инвестиций в сбор данных.

Такие компании, как Figure, Dyna и PI, используя инновационные методы обучения с подкреплением (RL), достигли уровня успешности свыше 99% в различных практических сценариях применения.

Кроме того, прогресс в технологиях памяти позволил преодолеть «барьер памяти»: NVIDIA ReMEmber использует навигацию на основе памяти, а Titans вместе с MIRAS реализовали память во время тестирования. Более совершенные модели визуального позиционирования (VLM) означают, что массивы визуального позиционирования (VLA) обладают лучшим пространственным пониманием. Также были улучшены процессы разметки и обработки данных, что значительно повысило их пропускную способность.

В 2025 году рынок впервые увидел возможности, которые дает масштаб данных: отображение способностей с нулевым обучением (zero-shot), чувствительность к визуальной силе воздействия и универсальное физическое мышление. К 2026 году объем данных для физического ИИ увеличится в 100 раз.