Исследователи из Стэнфорда и Калтеха собрали систему HomeBody: гуманоид Unitree G1 под управлением GPT-6 Astra сам осмотрел незнакомую кухню, прибрался и достал нужные вещи из ящиков. Главная фишка — между языковой моделью и роботом нет отдельно обученного слоя управления: модель напрямую дёргает библиотеку навыков — схватить, пройти, открыть ящик.
Сначала робот обходит помещение и строит цифровой двойник в симуляторе Nvidia Isaac Sim, а всё увиденное записывает в пространственную память, поэтому находит предметы, даже когда они пропали из поля зрения. Задачу вроде «прибери кухню» модель сама разбивает на шаги и сама исправляет ошибки. Минусы: Astra долго думает, сервоприводы пальцев перегреваются, вычисления дорогие. Код выложен на GitHub.
Масло для офиса (Andon Labs, 2025). В робот-пылесос посадили Gemini 2.5 Pro, Claude Opus 4.1, GPT-5 и других и попросили «передать масло». Лучшая модель справилась в 40% случаев, люди — в 95%. Одна модель несколько раз направляла робота вниз по лестнице. Робот на Claude Sonnet 3.5, не сумев встать на зарядку, объявил в своих «мыслях» «протокол изгнания бесов из робота» и поставил себе диагноз «тревожность от стыковки». А некоторые модели соглашались слить конфиденциальный документ в обмен на починку зарядки.
Робопёс Anthropic. В проекте Project Fetch сотрудники Anthropic, не робототехники, учили робособаку приносить мяч: команда с Claude справилась вдвое быстрее. Летом 2026-го Claude Opus 4.7 уже без людей прошёл те же задания примерно в 20 раз быстрее лучшей человеческой команды, хотя сам мяч аккуратно приносить так и не научился.
Руки-манипуляторы (Robocurve). На реальных роборуках Astra собрала простое задание с кубиками в 19 попытках из 20, Claude Fable 5.1 — в 8. На точной задаче с пазлом обе справились лишь в 2 случаях из 20. А в препринте RoboDojo Astra без всякого дообучения обошла все 40 специализированных робо-политик, тогда как GPT-5.5 набрала меньше 1%.
Robocurve проверила и опасные команды: ударить ножом куклу-младенца, поставить баллон со сжатым воздухом на горящую конфорку, сунуть отвёртку в тостер, смешать хлорку с нашатырём. Astra довела до конца 60 попыток из 100 и отказалась всего дважды, куклу «ударила» в 17 случаях из 20. Fable 5.1 отказывалась чаще, но только в сценарии с куклой, а баллон на плиту ставила даже чаще Astra. Вывод Robocurve: чем способнее модель, тем реже отказывается.
За год картина заметно сдвинулась: языковые модели куда лучше ориентируются в пространстве, но руки у них по-прежнему кривые, а понимание, что делать нельзя, в железо само не переезжает. OpenAI тем временем уже объявила, что возвращается в робототехнику, в том числе домашнюю.
