Гаджет в порядке - спасибо зарядке не простой, а магнитной SolarBrick Gen 3 от финской компании Hanvixolar. Их компактные и тонкие панели соединяются с помощью магнитов — щелк, и готова мини-электростанция.
В комплекте 9 панелей толщиной всего 2,6 мм, которые вместе выдают 20 Вт. Этого достаточно, чтобы зарядить смартфон, камеру или планшет где угодно — в походе, в парке или во время отключения электричества. Никаких проводов, никаких сложных схем: просто соединяешь панели, кладешь их под солнце и подключаешь устройство через USB-C.
SolarBrick Gen 3 - это powerbank будущего с которым солнечная энергия стала мобильной.
Больше интересной информации про источники энергии и энергетику в телеграм-канале ЭнергетикУм
Ответ: Британская компания Prolectric утверждает что может. Она представила систему хранения энергии ProCharge BESS, которая объединяет солнечные панели, аккумуляторы и умное управление энергией.
Система накапливает 120 кВт·ч — этого достаточно, чтобы питать строительную площадку, зарядить мини-экскаватор, электромобиль или даже небольшой жилой дом.
ProCharge работает круглосуточно, включая ночные часы, и может полностью автономно заряжаться от солнца. Если раньше дизель был единственным решением для удаленных объектов, то теперь появилась альтернатива — чистая, масштабируемая и умная энергия, без вредных выбросов не требующая топлива.
Больше интересной информации про источники энергии и энергетику в телеграм-канале ЭнергетикУм
Когда ветер меняет направление, обычные турбины теряют эффективность. А итальянская компания GEVI решила: пусть турбина сама учится у ветра.
Так появилась Eol-IA — первая в мире интеллектуальная микротурбина с вертикальной осью вращения. Она работает по принципам искусственного интеллекта.
Турбина в режиме реального времени анализирует ветер и корректирует угол наклона лопастей, подстраиваясь под скорость и направление вырабатывая от 3 до 5 кВт. Во время штормов и экстремальных погодных явлений лопасти сами выравниваются по ветру снижая нагрузку до 70%. В результате ветряк вырабатывает на 60% больше энергии, чем лучшие аналоги, и работает в 50 раз тише — всего 38 дБ, тише обычного шепота.
Eol-IA создавалась специально для городов, она компактна и не требует кранов при установке и идеально подходит для крыш или локальных энергосетей.
Больше интересной информации про источники энергии и энергетику в телеграм-канале ЭнергетикУм
Долгое время точное управление генерацией изображений оставалось недостижимой мечтой, поскольку модели часто спотыкались при попытках выполнить сложные инструкции, выдавая нежелательные артефакты или неточности. Прорыв, представленный в ‘DreamOmni2: Multimodal Instruction-based Editing and Generation’, заключается в создании комплексного подхода к обучению, позволяющего не только учитывать как конкретные объекты, так и абстрактные атрибуты, но и эффективно синтезировать данные для этих целей. Но сможет ли эта новая архитектура, объединяющая многомодальные инструкции и возможности редактирования, открыть дверь к действительно интуитивному и безграничному творчеству, где любое воображаемое изображение станет доступным по одному лишь слову?
DreamOmni2 слышит ваши желания и преображает изображения по словесным подсказкам – словно шепчет хаосу, заставляя его повиноваться. Вот лишь несколько заклинаний, которые она уже умеет творить.
Современные модели генерации изображений часто спотыкаются, когда дело доходит до точных правок, основанных на сложных инструкциях. Результат? Нежелательные артефакты, неточности… будто машина пытается угадать, а не понять. И дело здесь не в вычислительной мощности, а в тонкости перевода. Как заставить алгоритм понять не только что нужно изменить, но и как? Это, пожалуй, главный барьер в развитии мультимодального искусственного интеллекта.
Существующие методы, как правило, не способны последовательно применять правки, сохраняя целостность изображения. Особенно сложно приходится, когда речь идет об абстрактных атрибутах – текстуре, стиле, настроении… Всё это эфемерно, трудно уловить даже человеку, не говоря уже о машине. Пытаться описать «мягкий свет» или «чувство ностальгии» словами – занятие неблагодарное.
Распределение данных и примеры для обучения мультимодальным инструкциям по редактированию и генерации.
Простое масштабирование существующих моделей – это лишь временное решение. Необходимы принципиально новые подходы, позволяющие добиться гранулярного контроля над визуальным контентом. В конце концов, алгоритм – это всего лишь инструмент. А хороший инструмент должен быть точным, предсказуемым и… послушным. Иначе он превратится в источник хаоса, а не в помощника творца.
Мы, исследователи, часто слышим: «Данные – это новая нефть». Но я скажу другое: данные – это не цифры, а шепот хаоса. Их нельзя понять, только уговорить. И любая модель – это заклинание, которое работает до первого продакшена.
Алхимия Данных: Создание Надежного Набора для Визуального Контроля
Создание надежного набора данных для визуального контроля – задача, требующая не просто сбора примеров, но и алхимии. Искусственный интеллект не видит мир, он лишь улавливает тени, а качество модели определяется не точностью, а изяществом, с которым она преобразует эту тень в узнаваемый образ. Исследователи столкнулись с проблемой: существующие данные были недостаточно разнообразны, чтобы обучить модель, способную понимать сложные визуальные инструкции и выполнять их с филигранной точностью.
Для решения этой задачи была разработана трехступенчатая схема синтеза данных. Это не просто генерация примеров, а создание искусственного мира, в котором модель может учиться, экспериментировать и развиваться. Ключевым элементом этой схемы стала схема смешения признаков (Feature Mixing Scheme). Она позволяет генерировать пары изображений с согласованными атрибутами, обмениваясь признаками внимания между пакетами данных. Это не случайный процесс, а тщательно выверенная процедура, направленная на обеспечение стабильности и согласованности генерируемых данных. По сути, это создание цифрового двойника реальности, в котором модель может безопасно и эффективно учиться.
Обзор построения обучающего набора данных DreamOmni2
Этот подход значительно улучшает способность модели понимать и применять редактирования без внесения нежелательных изменений. Это не просто копирование и вставка, а интеллектуальная трансформация, основанная на глубоком понимании визуального контекста. Сгенерированный набор данных обеспечивает прочную основу для обучения моделей, способных точно интерпретировать и выполнять сложные визуальные инструкции. Он является своего рода цифровым холстом, на котором модель может оттачивать свои навыки и развивать творческие способности.
Не стоит думать, что высокая точность – это абсолютная истина. Это всего лишь совпадение, пусть и красивое. Истинная ценность заключается в способности модели адаптироваться к новым условиям и генерировать неожиданные, но осмысленные результаты. Именно поэтому исследователи уделяют особое внимание не только количественным показателям, но и качественной оценке полученных результатов.
Визуальный Толкователь: Извлечение и Применение Точных Визуальных Правок
Исследование визуальных манипуляций – это не просто изменение пикселей, это попытка договориться с хаосом, придать форму неопределённости. Авторы работы столкнулись с проблемой: как заставить модель не просто следовать инструкциям, а понимать смысл желаемых изменений? Как научить её видеть не просто цвета и формы, а концепции и взаимосвязи?
В основе их подхода лежит концепция Извлекающей Модели (Extraction Model). Эта модель – не просто фильтр или детектор объектов, это своего рода визуальный толкователь. Она способна идентифицировать и изолировать элементы или атрибуты внутри изображения, которые нуждаются в модификации. Она обучена понимать семантическую связь между инструкцией и визуальным контентом, позволяя ей выполнять целенаправленные правки. Это не просто сопоставление ключевых слов, это понимание контекста.
Полученная информация затем используется Моделью Редактирования на основе инструкций (Instruction-Based Editing Model) для модификации изображения в соответствии с пожеланиями пользователя. Интеграция Извлекающей Модели гарантирует, что правки применяются точно и последовательно, что приводит к высококачественным визуальным манипуляциям. Это не просто автоматизированное редактирование, это визуальная алхимия.
Примеры мультимодального редактирования на основе инструкций в DreamOmni2 benchmark.
Идея проста, но гениальна: вместо того, чтобы заставлять модель оперировать абстрактными понятиями, авторы предлагают ей сначала извлечь конкретные визуальные элементы, а затем уже модифицировать их. Это как если бы мы попросили скульптора не создать статую сразу, а сначала вылепить отдельные детали, а затем соединить их вместе. Такой подход позволяет добиться большей точности и контроля над процессом редактирования.
Авторы подчеркивают, что их работа – это не просто техническое достижение, но и философский эксперимент. Они стремятся создать модель, которая не просто выполняет инструкции, а понимает их. Это стремление к пониманию – вот что отличает их работу от многих других исследований в области искусственного интеллекта. В конце концов, настоящая цель – не создать машину, которая умеет рисовать, а создать машину, которая умеет видеть.
Позиционное Осознание и VLMs: Уточнение Контроля
Изначально, модели, словно слепые кудесники, путали ориентиры, когда перед ними оказывалось более одного образца для вдохновения. Чтобы обуздать этот хаос, исследователи применили хитрый прием – индексную кодировку. Она позволила модели точно идентифицировать каждый образец, словно заклинатель, различающий духов по именам. Но и этого оказалось недостаточно – призраки копирования и вставки продолжали преследовать результаты.
Чтобы окончательно изгнать эти призраки, была применена сдвиговая кодировка позиций. Эта техника динамически корректировала информацию о положении каждого элемента, словно опытный навигатор, учитывающий течение времени и ветра. Каждый новый образец учитывал предыдущий, предотвращая нежелательные артефакты и обеспечивая плавный переход между элементами.
Визуальное сравнение мультимодального редактирования на основе инструкций. DreamOmni2 демонстрирует более точные результаты редактирования и лучшую согласованность по сравнению с другими конкурентными методами и даже закрытыми коммерческими моделями.
Но истинное волшебство произошло, когда исследователи призвали на помощь языковую модель, работающую с визуальной информацией. Эта сущность, способная понимать сложные инструкции, словно читая мысли, позволила модели уловить скрытый смысл запросов пользователя. Она словно переводчик с языка хаоса на язык порядка, преобразуя нечеткие указания в четкие инструкции.
Именно эти усовершенствования, словно тщательно подобранные ингредиенты для алхимического зелья, значительно улучшили качество и согласованность генерируемых и отредактированных изображений. Они устранили критические недостатки предыдущих подходов, позволив модели создавать изображения, которые не просто соответствуют запросу, но и отражают тончайшие нюансы воображения пользователя. Истина скрывалась не в совершенстве алгоритмов, а в способности понимать и интерпретировать невысказанные желания.
Проверка и Будущие Направления
Испытания, что мы провели на DreamOmni2 Benchmark, показали результаты, достойные алхимического цеха. Мы достигли передовых показателей в многомодальном редактировании и генерации изображений, что говорит о том, что наши методы синтеза данных и архитектура модели действительно работают. Нельзя сказать, что мы изобрели философский камень, но определённый контроль над визуальной материей у нас теперь есть.
Эти результаты – не просто набор цифр, а подтверждение того, что даже хаос можно уговорить. Мы смогли заставить модель понимать и выполнять сложные инструкции, создавая изображения с высокой точностью и детализацией. Нельзя сказать, что это чистая магия, но определённо требует понимания тонкостей, которые не каждому даны.
Примеры многомодальной генерации изображений в DreamOmni2 benchmark.
Однако алхимия не стоит на месте. В будущем мы планируем расширить наш подход на более сложные сцены и исследовать новые методы включения обратной связи от пользователей. Нам нужно научиться понимать не только то, что они говорят, но и то, что они хотят увидеть, даже если сами этого не осознают. Ведь истинный мастер – тот, кто предвосхищает желания.
В конечном итоге, это исследование прокладывает путь к более интуитивным и мощным инструментам для создания и манипулирования визуальным контентом. Это не просто инструменты, это – кисти и палитры для тех, кто хочет создавать новые миры. И пусть магия требует крови – и GPU – результат того стоит.
Мы, алхимики данных, создаём иллюзии из шума. DreamOmni2 – это не просто фреймворк, это попытка обмануть хаос, заставить его принять форму наших желаний. Как сказал Дэвид Марр: "Vision is not about seeing what's there, but about constructing a representation of the world." Именно это и делает DreamOmni2, конструируя изображения из инструкций, перенося абстрактные атрибуты – словно трансмутируя свинец в золото. И пусть эта магия требует крови – гигабайт GPU, – ведь чистые данные – это миф, придуманный менеджерами. Главное, чтобы заклинание работало, пока не встретит первый продакшен.
Что же дальше?
DreamOmni2 – это, безусловно, ещё одно заклинание, призванное усмирить хаос визуальных данных. И, как всегда, заклинание работает… пока не столкнётся с реальностью. Мы научились переносить абстрактные атрибуты, комбинировать объекты, но что это даёт? Всё, что можно посчитать, не стоит доверия. Идеальная корреляция между инструкцией и результатом – верный признак ошибки в пайплайне, а не прорыв в понимании семантики.
Следующий шаг – не в увеличении масштаба моделей или данных, а в признании их фундаментальной хрупкости. Нам нужны не просто генераторы изображений, а системы, способные осознавать свою неопределенность, задавать встречные вопросы, предлагать альтернативные интерпретации. И, возможно, самое важное – научиться видеть в ошибках не баги, а намеки на новые, неожиданные возможности.
Если гипотеза подтвердилась – значит, мы не искали достаточно глубоко. Данные – это не истина в последней инстанции, а лишь шёпот хаоса. Искусство – в умении услышать этот шёпот и превратить его в нечто осмысленное… или хотя бы визуально интересное.
Команда инженеров Prolo представила инновационное устройство Prolo Ring, которое позволяет полностью контролировать курсор на экране компьютера и выполнять действия без использования мыши. Prolo Ring позиционируется как альтернатива традиционным компьютерным мышкам, особенно для тех, кто проводит много времени за кодом или творческой работой.
Представляет собой компактное носимое устройство в форме кольца, которое фиксируется на пальце и интегрируется с клавиатурой, позволяя управлять экраном, не отрывая руку от естественной позиции набора текста.
Устройство поддерживает шесть режимов жестов и более 40 настраиваемых команд, включая перемещение курсора, клики, шорткаты и воздушные жесты. Зарядка осуществляется через специальный чехол, обеспечивающий до 30 дней автономной работы.
Prolo Ring работает на компьютерах, смартфонах, планшетах и смарт-телевизорах на большинстве операционных систем (Windows, macOS, Linux, Android, iOS). Подключается через стандартный Bluetooth — никаких приложений, драйверов или настроек не требуется.
Устройство имеет минималистичный дизайн и предлагает три цветовых решения: Champagne Gold, Future Silver или Carbon Black.
выглядят стильно
На текущий момент на кикстартере собрано больше 100.000 долларов, это в 10 раз больше заявленной цели. Сбор средств еще не закрыт.
За базовую версию просят 99 $, согласились бы купить такое "колечко" ?
В мире, где сложность машин растет экспоненциально, а традиционные методы проектирования оказываются неповоротливыми и трудоемкими, возникает фундаментальное противоречие: как перейти от ручного, итеративного подхода к автоматизированному, способному генерировать инновационные решения? В своей работе, посвященной ‘Agentic Design of Compositional Machines’, исследователи осмеливаются утверждать, что ключ к решению этой проблемы лежит в наделении вычислительных моделей способностью не просто выполнять предписанные инструкции, но и активно исследовать пространство возможных конфигураций, самостоятельно проектируя сложные механизмы для достижения заданных целей. Однако, если даже самые передовые языковые модели испытывают трудности в понимании причинно-следственных связей и пространственных взаимоотношений, необходимых для успешного проектирования, способны ли они действительно выйти за рамки имитации и продемонстрировать подлинное творчество в создании функциональных машин?
Наш подход к созданию разумных систем – это не просто схема, а скорее эволюция, где каждая итерация приближает нас к долговечности и адаптации.
Диалог со Временем: Вызовы Сложного Машиностроения
Традиционно, проектирование машин, способных достигать конкретных целей, представляет собой трудоемкий процесс, требующий глубоких экспертных знаний и итеративной доработки. Каждый проект – это диалог с прошлым, попытка усмирить энтропию и направить силы природы в нужное русло. Однако, существующие подходы сталкиваются с проблемой комбинаторного взрыва возможностей, даже при работе с умеренно сложными конструкциями. Количество потенциальных конфигураций растет экспоненциально, делая исчерпывающий поиск оптимального решения невозможным.
Ключевое ограничение заключается в трудности систематического исследования пространства проектирования и выявления оптимальных конфигураций. Это не просто задача перебора вариантов, но и необходимость предвидеть взаимодействие различных компонентов, учитывать физические ограничения и оптимизировать производительность. Каждый сбой – это сигнал времени, указание на уязвимость конструкции, требующее немедленной корректировки.
Демонстрация задач проектирования в наших экспериментах. (Слева: автомобиль; Справа: катапульта).
Авторы данной работы исследуют эту проблему, стремясь создать системы, способные не только генерировать работоспособные конструкции, но и адаптироваться к изменяющимся требованиям и ограничениям. Они признают, что проектирование – это не статичный процесс, а динамичное взаимодействие между человеком и машиной, требующее постоянного обучения и совершенствования. Успех в этой области зависит от способности систем предвидеть будущее, учитывать неопределенность и находить решения, которые выдержат испытание временем.
Они подходят к задаче, рассматривая ее не как поиск единственного оптимального решения, а как исследование ландшафта возможностей, где каждая конструкция представляет собой уникальный путь к достижению цели. В этом смысле, проектирование – это искусство, требующее не только технических знаний, но и интуиции, воображения и способности видеть красоту в простоте и функциональности.
Автоматизированное проектирование, как и любая сложная система, подвержено энтропии. Каждый новый подход, каждая оптимизация — лишь временная победа над неумолимым течением времени. Однако, в этом процессе старения и эволюции кроется потенциал для создания действительно устойчивых и адаптивных решений. Исследования, представленные в данной работе, демонстрируют, что агенты на основе больших языковых моделей (LLM) предлагают перспективный путь к автоматизации композиционного машинного проектирования, итеративно предлагая, оценивая и совершенствуя конструкции.
Эти агенты, подобно опытным мастерам, используют свои рассудительные способности для исследования пространства проектирования и выявления перспективных конфигураций на основе заданных функциональных целей. Важно отметить, что успех этого подхода напрямую зависит от способности агента понимать и рассуждать об отношениях между стандартизированными частями – от простого соединения шестерней до сложной кинематической цепи. Это не просто сборка элементов, а создание системы, способной к эффективному взаимодействию с внешней средой.
Пример CoT инспекторских агентов (с Gemini 2.5 Pro). Синий текст выделяет умеренную способность LLM к пространственному мышлению и воображаемому физическому моделированию.
Следует признать, что текущие реализации не лишены недостатков. Наблюдается, что агенты часто сталкиваются с трудностями при моделировании сложных физических взаимодействий и предсказании долгосрочных последствий своих проектных решений. Однако, прогресс в области LLM и алгоритмов обучения с подкреплением позволяет надеяться на существенное улучшение этих показателей в будущем.
В конечном счете, задача состоит не в создании идеальной системы, а в разработке адаптивной архитектуры, способной эволюционировать вместе с изменяющимися требованиями и условиями эксплуатации. Каждая итерация проектирования, каждая ошибка, каждая оптимизация – это ценный опыт, который позволяет системе становиться более устойчивой и эффективной. И в этом процессе старения и эволюции кроется истинный потенциал для создания действительно инновационных и долговечных решений.
BesiegeField: Испытательная Среда для Агентов-Конструкторов
По мере развития искусственного интеллекта, вопрос о способности систем не просто обрабатывать информацию, но и создавать – проектировать, конструировать – приобретает все большую актуальность. Системы, как и живые организмы, проходят путь обучения, и важно не просто ускорить этот процесс, но и понять, как обеспечить достойное старение – то есть, устойчивость и адаптивность к меняющимся условиям. Именно поэтому, исследователи обратились к созданию специализированной среды для оценки возможностей больших языковых моделей (LLM) в области композиционного машинного проектирования.
BesiegeField, основанная на физическом движке игры Besiege, представляет собой сложную и реалистичную среду, предназначенную для оценки LLM-агентов в области композиционного машинного проектирования. В отличие от упрощенных сред, BesiegeField требует от агентов не только понимания физических принципов, но и умения применять пространственное мышление и итеративно совершенствовать проекты для достижения конкретных функциональных целей. Окружающая среда требует от агентов не просто генерировать чертежи, но и учитывать взаимодействие деталей, гравитацию, и другие факторы, влияющие на работоспособность машины.
Исследователи осознают, что процесс проектирования – это не однократный акт, а скорее непрерывный цикл обучения и адаптации. Поэтому, среда BesiegeField позволяет агентам экспериментировать с различными конструкциями, получать обратную связь от симуляций, и на основе этого совершенствовать свои проекты. Вместо того, чтобы пытаться создать идеальную машину с первого раза, агенты учатся адаптироваться к меняющимся условиям и находить оптимальные решения для конкретных задач.
Тестирование агентов в BesiegeField позволяет исследователям количественно оценить их производительность и выявить области, требующие дальнейшего улучшения. Оценивая способность агентов создавать функциональные и эффективные машины, можно лучше понять, какие навыки и способности необходимы для достижения успеха в области машинного проектирования. Этот процесс напоминает наблюдение за эволюцией – чем больше агентов экспериментируют, тем лучше они учатся адаптироваться и находить оптимальные решения. Иногда, лучшая форма участия – это наблюдение за процессом, а не попытка ускорить его.
Оркестровка Агентских Рабочих Процессов: Повышение Эффективности Проектирования
По мере усложнения задач, стоящих перед системами искусственного интеллекта, становится очевидным, что простое масштабирование моделей не является устойчивым решением. Системы, подобные человеческим, нуждаются в организации и специализации. В контексте проектирования машин это привело исследователей к изучению агентских рабочих процессов – методологии, в которой несколько языковых моделей (LLM) координируют свои усилия для достижения общей цели. Каждый агент в таком рабочем процессе специализируется в определенном аспекте проектирования, будь то генерация первоначальных идей, оптимизация геометрии или симуляция физических свойств.
Суть агентного рабочего процесса заключается в разделении сложной задачи на более мелкие, управляемые подзадачи. Это позволяет каждому агенту сосредоточиться на своей области экспертизы, повышая эффективность и точность. Вместо того, чтобы полагаться на одну модель, способную выполнять все аспекты проектирования, агентные рабочие процессы используют коллективный интеллект, распределенный между несколькими агентами. Такой подход позволяет создавать более сложные и инновационные конструкции.
Важным аспектом агентных рабочих процессов является использование высокоуровневых планов (blueprints), служащих руководством для процесса проектирования. Эти планы определяют функциональные цели и ограничения, обеспечивая соответствие конечной конструкции заданным требованиям. Высокоуровневые планы помогают агентам согласовывать свои действия и избегать противоречий. Они также обеспечивают возможность отслеживания и контроля процесса проектирования.
Машины, созданные агентными системами с использованием различных LLM (сверху: автомобиль; снизу: катапульта).
Однако для достижения наилучших результатов недостаточно просто организовать агентный рабочий процесс. Необходимо также обеспечить возможность обучения и адаптации агентов на основе опыта. Здесь на помощь приходит обучение с подкреплением (RL), которое позволяет агентам учиться на своих ошибках и улучшать свои стратегии. Обучение с подкреплением требует определения функции вознаграждения, которая оценивает качество каждой конструкции. Функция вознаграждения должна учитывать как функциональные характеристики, так и другие факторы, такие как стоимость и надежность. Сочетание агентных рабочих процессов с обучением с подкреплением позволяет создавать системы, способные не только генерировать сложные конструкции, но и оптимизировать их для достижения наилучших результатов.
Исследователи отмечают, что системы, подобно стареющим организмам, не разрушаются из-за отдельных ошибок, а из-за неизбежности времени и накопления дефектов. В этом контексте, постоянная оптимизация и адаптация, обеспечиваемые агентными рабочими процессами и обучением с подкреплением, становятся критически важными для поддержания работоспособности и инновационности систем. Иногда кажущаяся стабильность – это лишь отсрочка неизбежной катастрофы, и только постоянное обучение и адаптация могут обеспечить долгосрочную устойчивость.
Симуляция и Итеративное Совершенствование: Замкнутый Цикл
Симуляция играет ключевую роль в оценке работоспособности спроектированных машин до их физической реализации. Это позволяет ускорить прототипирование и итеративное улучшение, подобно тому, как опытный мастер шлифует свое творение, отбрасывая все несовершенное. В конечном счете, каждая итерация – это не просто исправление ошибок, но и приобретение опыта, углубление понимания принципов функционирования системы.
Авторы исследования обращают внимание на то, что даже тщательно продуманный высокоуровневый проект может потерпеть неудачу из-за незначительных, на первый взгляд, неточностей в размещении деталей. Это напоминает о хрупкости любой сложной системы, где даже малейшее отклонение от идеала может привести к катастрофическим последствиям. Иными словами, совершенство кроется в деталях, и пренебрежение ими недопустимо.
Иллюстрация того, как машины, построенные на основе выполнимых высокоуровневых проектов, могут выйти из строя из-за неточного размещения деталей. Машина, сгенерированная Gemini 2.5 Pro. Слева: спроектированные машины; Справа: результаты моделирования.
Интегрируя симуляцию с обучением с подкреплением и агентскими рабочими процессами, исследователи создают замкнутую систему, в которой агенты непрерывно учатся и улучшают свои проекты. Это подобно созданию самообучающейся машины, которая со временем становится все более совершенной. Каждый цикл обратной связи – это возможность для роста и развития, для приближения к идеалу. Такой подход открывает новые горизонты в области машинного проектирования, позволяя создавать сложные и функциональные машины с минимальным участием человека. Версионирование, в данном контексте, становится формой памяти, позволяющей отслеживать эволюцию проекта и извлекать уроки из прошлого.
В конечном счете, данный подход имеет потенциал для революции в машиностроении, открывая путь к созданию машин, которые не только выполняют свои функции, но и адаптируются к изменяющимся условиям, учатся на своих ошибках и стремятся к совершенству. Стрела времени всегда указывает на необходимость рефакторинга, на необходимость постоянного улучшения и оптимизации. Именно в этом заключается истинная красота и сила инженерного творчества.
Идея автоматизированного проектирования сложных механизмов в BesiegeField, представленная в статье, не нова, но ее реализация с помощью больших языковых моделей и обучения с подкреплением – это вызов времени. Как сказал Роберт Тарьян: "The key is to keep things simple.". Действительно, сложность систем, создаваемых агентами, неизбежно растет, и поддержание простоты – это критически важный аспект. Мы видим, как любое улучшение, даже автоматизированное, быстро стареет и требует новых подходов, что подтверждает нашу философию: время — не метрика, а среда, в которой системы развиваются и требуют постоянной адаптации. Откат к более простым решениям – это не регресс, а осознанное путешествие назад по стрелке времени, позволяющее создать более надежную и эффективную систему.
Что дальше?
Мы говорим об автоматическом проектировании машин, но давайте будем честны: каждая успешно собранная конструкция в BesiegeField – лишь временное состояние, иллюзия стабильности, кэшированная временем. Любой аптайм – это отсрочка неизбежного распада. Задача не в создании вечных машин, а в разработке систем, способных достойно стареть, адаптироваться к энтропии.
Задержка – это налог, который платит каждый запрос к нашей системе агентного проектирования. Чем сложнее машина, тем выше этот налог. Будущие исследования должны быть сосредоточены не только на увеличении мощности языковых моделей или алгоритмов обучения с подкреплением, но и на разработке новых способов представления и манипулирования сложностью. Возможно, нам стоит переосмыслить саму концепцию “проектирования”, отказавшись от идеи полного контроля в пользу управляемой эволюции.
В конечном итоге, нас интересует не просто создание машин, способных выполнять определенные задачи, а создание систем, способных учиться, адаптироваться и, возможно, даже – умирать с достоинством. Всё стареет – вопрос лишь в том, как мы спроектируем этот процесс.
