Anthropic hat sein Projekt Fetch Experiment aktualisiert. Das Claude Opus 4.7 Modell hat Aufgaben zur Einrichtung und Steuerung eines Roboters mit vier Beinen 20 Mal schneller abgeschlossen als Teams von menschlichen Ingenieuren.
Im August 2024 versuchten Unternehmensmitarbeiter ohne Erfahrung in der Robotik, einen vierbeinigen Roboter zu programmieren. Damals half KI den Menschen nur, Lösungen schneller zu finden. In der neuen Testphase arbeitete das Claude Opus 4.7 Modell fast autonom unter minimaler Aufsicht eines Forschers. Das neuronale Netzwerk:
- verband sich mit den Video- und Lidar-Sensoren;
- schrieb ein Programm für die manuelle Steuerung;
- erstellte ein System zur Überwachung des Pfades des Roboters;
- stimmte einen Algorithmus zur Objekterkennung ab.
Das Opus 4.7 Modell erwies sich als 18 Mal schneller als das Team, das ältere KI-Versionen verwendete, und 37 Mal schneller als Menschen ohne die Hilfe des Chatbots. Das neuronale Netzwerk schrieb effizienteren Code: sein Volumen stellte sich als 10 Mal kleiner heraus als das der menschlichen Teams.
Die Autoren bemerkten, dass der Fortschritt in der Robotik ein Nebeneffekt der allgemeinen Skalierung von Sprachmodellen wurde. Anthropic implementierte keine spezialisierten Algorithmen zur Steuerung von "Hardware".
Trotz des Erfolgs hat Claude immer noch Schwierigkeiten mit präzisen physischen Aktionen. Das Modell schaffte es, den Roboter zu seinem Ziel zu bringen, konnte jedoch die Aufgabe, einen Ball sanft an die richtige Stelle zu schieben, nicht bewältigen. Dies erfordert komplexes Echtzeit-Feedback, in dem Menschen KI immer noch überlegen sind.
Anthropic glaubt, dass die Branche in die Ära der "physischen KI-Agenten" eintritt. In Zukunft werden neuronale Netzwerke in der Lage sein, Standardwerkzeuge und -geräte ebenso effektiv zu nutzen, wie sie es jetzt mit Programmcode tun.
Zur Erinnerung: Am 13. Juni hat Anthropic den Zugang zu den Modellen Fable 5 und Mythos 5 ausgesetzt. Der Grund war eine Anordnung der US-Regierung im Rahmen der Exportkontrollen.
Quelle: ForkLog
