Nvidia продемонстрировала систему ENPIRE, позволяющую роботам самостоятельно осваивать сложные высокоточные операции в реальном мире. В опубликованной демонстрации роботизированные манипуляторы сортируют мелкие металлические штифты, завязывают и обрезают пластиковые стяжки, а также самостоятельно устанавливают видеокарту в слот материнской платы.
Директор по ИИ и ведущий научный сотрудник Nvidia Джим Фан назвал проект «первым примером AutoResearch в физическом мире». В основе системы лежат восемь ИИ-агентов Codex, которым выделили группу роботов, вычислительные ресурсы на GPU и большой лимит на выполнение запросов. После получения задачи агенты должны найти решение максимально быстро и без ошибок.
По словам Фана, роботы в ходе работы самостоятельно ищут визуальные ориентиры, возвращают сцену в исходное состояние, отрабатывают новые движения, экспериментируют с управляющим программным обеспечением, читают научные статьи в интернете, обсуждают решения между собой, анализируют ошибки и повторяют попытки уже непосредственно на физическом оборудовании.
Как отметил исследователь, разработчики фактически лишь предоставили Codex интерфейс к «миру атомов», а дальнейшее поведение стало результатом самоорганизации системы.
Одной из наиболее впечатляющих демонстраций стала самостоятельная установка видеокарты. Один манипулятор выбирает ускоритель и передаёт его другому, который аккуратно совмещает разъём PCI Express с соответствующим слотом на материнской плате и вставляет карту на место.
Подробности работы системы опубликованы в работе ENPIRE: Agentic Robot Policy Self-Improvement in the Real World. Авторы сравнили программных агентов, включая Codex с GPT-5.5, Claude Code с Opus 4.7 и Kimi Code с Kimi K2.6. Эксперименты также показали, что увеличение числа роботов ускоряет обучение.
Джим Фан в шутку заметил, что конечная цель такого подхода проста: обучить роботов и спокойно уйти в отпуск, «а Дженсен даже ничего не заметит».
Однако сама работа демонстрирует более серьёзную тенденцию — переход от роботов, выполняющих заранее запрограммированные действия, к системам, способным самостоятельно искать решения и приобретать новые навыки непосредственно в физическом мире.
