Метка: Robotics

Четыре чайника и умное кольцо: неожиданные подарки от роботов | 2026-05-22T19:21:14

Заказал чайник Breville. Сто баксов стоит. Да, можно было купить похожий за 30, но у меня все Breville, плюс чайник покупается на несколько лет. Прихожу домой — у двери стоит коробка мне по пояс. Удивило не сильно, потому что Amazon любит класть какую-то мелочь в дальний угол огромной коробки, им так проще. Но сомнения усилились после того, как я ее не поднял одной рукой. Заношу домой — а там четыре чайника.

Открываю Амазон, смотрю заказ — все правильно, один. Может, они за 100 баксов продают 4-pack? Нет, в описании один чайник. Жму на саппорт, отвечает робот. Выбираю пункт «привезли extra items». Робот говорит «наш фолт, оставьте себе». Ну ок, теперь у меня четыре чайника. Семья большая, по чайнику каждому.

У Нади есть умное кольцо Oura 4. Что-то часто приходится заряжать, говорит. Раньше подольше работало, говорит. Связываюсь с саппортом. Отвечает робот. Я открываю своего робота и прошу сформулировать хорошее письмо в саппорт. Их робот проникся, говорит, сейчас подключусь к вашему кольцу и все пойму. Подключился, понял. Говорит, ждите новое кольцо. Сегодня приехал невзрачный конвертик с кольцом внутри. Если бы не FedEx его душно было со спамом выбросить.

Люблю роботов, за эти два раза почти на семьсот баксов ништяков. Ну хорошо, с кольцом хоть гарантийный случай, хотя я ожидал, что меня с моими претензиями к батарее послали.

Ну раз так, попросил робота сделать иллюстрацию к посту.

AI Search Agent: Революция в автоматизированном поиске и покупках | 2025-08-19T01:21:54

В дополнение к основному продукту для тестирования поиска я разрабатываю на досуге AI Search Agent. Вы даёте ей всего две вводные: сайт, на который нужно перейти, и цель (описанную в коротком абзаце). То есть, эта штука достаточно умная, чтобы совсем не требовать настройки — сайт и цель, а дальше типа я сама.

Как работает: Этот виртуальный агент сам генерирует поисковые запросы, перерабатывает их в зависимости от полученных результатов (например, упрощает), и анализирует, насколько они соответствуют заданному намерению. Если подходящие результаты найдены, агент может добавить товар в корзину и оформить заказ — если это предусмотрено в настройках.

Я об этом уже писал недавно — сегодня просто чуть более найс демо. Будет еще более найс, пока это вытащено из середины разработки, но уже видно, как анализируется страница и есть первые результаты, которые можно использовать.

Агент может использоваться для нескольких целей. Во-первых, это отличный способ создать ground truth — набор запросов с идеальными результатами. Эти данные потом можно применять для тестирования поиска без привлечения часто медленных и дорогих больших языковых моделей (LLM). Во-вторых, он помогает проверить поисковые функции перед запуском для пользователей. В-третьих, агент генерирует реалистичные данные использования, которые нужны для обучения моделей рекомендаций, требующих аутентичных взаимодействий.

Те цветные прямоугольники на видео — это язык взаимодействия агента с ИИ (или LLM). Чтобы понять, куда кликать, система размечает страницу и отправляет ИИ структурированное описание страницы — часто вместе со скриншотом, — чтобы он мог всё проанализировать и принять решение о следующем действии.

Вечные дроны: миф или реальность? | 2025-07-16T01:33:37

Интересно, почему мы до сих пор не видим автономных дронов, которые могли бы жить «вечной» жизнью: садиться на крыши, разворачивать солнечные панели, заряжаться от солнца и раз в день вылетать на задание, каким бы оно там ни было? Ведь если прикинуть энергетику, получается вполне рабочая схема. Например, тяжелый дрон весом около 8 кг может взять с собой складные солнечные панели площадью 1,5 м² и аккумулятор на 2 кВт·ч. За один солнечный день такие панели соберут около 1,2 кВт·ч энергии — этого хватит, чтобы он 20 минут летал со скоростью 40–50 км/ч, сделал фото и передал их по мобильной сети. И даже останется запас энергии на несколько пасмурных дней.

Даже легкий дрон весом 2 кг с небольшими панелями (0,5 м²) мог бы каждый день подниматься в воздух на 10–15 минут, если ему удается найти хорошую погоду и солнечную крышу. Мощность на зависание в воздухе для таких штук — около 150–200 Вт, а солнечные панели при эффективности 20% в средних широтах дают до 350–400 Вт*ч за день. Баланс вполне сходится, особенно если не гнаться за скоростью, и если на крыше некуда спешить.

Такой «солнечный кочевник» мог бы жить неделями и месяцами, перелетая с крыши на крышу и заряжаясь в ожидании миссий. На первый взгляд, технологии батарей и панелей уже позволяют это сделать. Или я где-то ошибаюсь?

Будущее автопилотирования: Tesla и новый уровень технологий FSD | 2025-07-11T03:59:25

Читаю всякие инженерные блоги про автопилот Tesla (FSD) — просто потому, что я последние полтора месяца почти постоянно езжу как на такси — указываешь место назначения и дальше практически никогда не нужно вмешиваться, машина едет из точки А в точку Б полностью самостоятельно. Это конечно будущее.

Такие системы есть не только у Tesla. Например, она есть у Мерседеса (Drive Pilot). У остальных только в лучшем случае в пробках помогает. Хотя Tesla кажется единственная, которая работает на всех дорогах.

Так вот, возвращаясь к инженерным интересностям. У Теслы есть производство AI-моделей на своей «ферме», которая называется Dojo — это экзафлопный суперкомпьютер на чипах Tesla. Туда скармливаются видео с камер, и он тренирует модели, которые дальше отправляются для автономной работы на весь парк машин Tesla.

Архитектура FSD состоит из порядка 48 специализированных нейросетей, обученных на Dojo, которые вместе формируют около 1000 разных тензоров-прогнозов. Tesla постепенно переходит с модульных сетей (распознавание объектов + планирование) к end‑to‑end-тренингу — прямое преобразование видеокадров в траекторию/момент рулевого управления. Это похоже на «черный ящик» — нейросеть учится прямо по поведению человека, без ручной установки регуляторов; очень крутое инженерное решение, но, предполагаю, сложное в отладке.

Кстати, заявляется, что Тесла пересела с С++ на питон. И что этот переход на end-to-end training сделал ненужным 300,000 строк кода на С++, где были учтены всякие корнер-кейсы и правила разруливания различных ситуаций — теперь это на уровне модели.

Tesla отказалась от радара и ультразвука, перейдя к полностью камерным решениям (Vision Only) с «Hardware 4» (HW4, FSD Computer 2): 16 ГБ RAM, 256 ГБ флеш‑памяти, производительность 3–8× выше HW3.

Оцените производительность: 22 миллисекунды на создание 3D сцены с машинками, пешеходами, велосипедистами вокруг — идет сбор информации с 8 камер 36 раз в секунду.

85 мс на весь цикл от получения картинки до изменения плана и команд колесам. Фантастика!

Более 4 млн Teslas на дорогах ежедневно собирают данные, а в версии FSD Beta зафиксировано более миллиарда миль автономного вождения. Этот «живой» датасет используется для обучения сетей на самых реальных сценариях, включая редкие «edge‑case» (странные аварии, дорогие условия и т. д.).

В июне 2025 Tesla впервые доставила Model Y из завода в Остине к дому клиента без водителя и удаленного оператора — полностью автономно. Это очень круто.

Vision‑сеть не только анализирует текущий кадр, но и хранит признаки от предыдущих (на расстоянии ≈1 м). Это позволяет запоминать недавно пересечённую разметку/знаки, даже если они уже вышли из поля зрения – очень похоже на человеческую память.

Boston Dynamics: Будущее дронов и военные инвестиции | 2025-07-10T20:09:03

Думаю, чего-то давно не было захватывающих видео от Boston Dynamics. Помните, раньше каждое создавало немалый шум в интернетах. Зашёл на их канал. А там все неплохо. Сотни миллионов инвестиций от Пентагона/Минобороны США заставляют думать, что на дронах все не остановится

preview
Walk, Run, Crawl, RL Fun | Boston Dynamics | Atlas
https://youtu.be/I44_zbEwz_w?si=51szmPYzdYtBGs6X

Инновации в безопасности: прототип системы видеонаблюдения с масочным контролем | 2025-06-20T16:30:01

Неплохо, придумал минуту назад, и вот уже есть прототип.