Энтузиаст продолжает эксперименты с внедрением языковых моделей в робототехнику, на этот раз обкатывая компактную открытую LLM от Google на 270 миллионов параметров. Задача — научить гусеничного робота с манипулятором передвигаться и хватать предметы, пока всё происходит в симуляции.

Проект является частью серии опытов по интеграции нейросетей в управление физическими устройствами. Для обучения используется небольшая модель, что делает её потенциально пригодной для работы на ограниченном железе без мощных серверов.

В текущей версии робот действует исключительно в виртуальной среде, что позволяет безопасно тестировать алгоритмы и поведение. Разработчик намекает, что это лишь первый шаг, и в будущем возможен перенос системы на реальное железо.

Подобные эксперименты показывают, как даже лёгкие ИИ-модели могут постепенно осваивать сложные моторные навыки, приближая эпоху автономных машин.