GPT-6 Astra написала рейтрейсер и симулятор вязкой жидкости с нуля
Система, представленная в ролике под названием GPT-6 Astra, написала работающий рейтрейсер без игрового движка, готовых 3D-моделей, файлов геометрии и тексту...
Система, представленная в ролике под названием GPT-6 Astra, написала работающий рейтрейсер без игрового движка, готовых 3D-моделей, файлов геометрии и текстур. По словам автора Two Minute Papers, каждый объект, пиксель и луч света в показанной сцене вычислялся кодом, который создала сама модель.
В опубликованном видео исследователь демонстрирует собственные эксперименты, проведённые без раннего доступа к продуктам OpenAI. Для проверки он выбрал узкоспециализированные алгоритмы компьютерной графики, по которым, как отмечается в ролике, существует сравнительно мало обучающих материалов. Раньше изучение и реализация подобных методов занимали у него годы работы во время подготовки диссертации; теперь рабочий результат удалось получить за минуты.
Более сложным испытанием стала научная работа о моделировании закручивания струи мёда. В исходном исследовании учёные вручную создали симулятор вязкой жидкости. Модели предложили одновременно воспроизвести изложенный в статье алгоритм и внешний вид сцены. Автор утверждает, что GPT-6 Astra справилась менее чем за час. Оба показанных результата были оформлены как одностраничные HTML-файлы, которые можно запустить простым открытием в браузере.
Эксперимент выявил и практические ограничения. Автор называет работу системы дорогой как для OpenAI, так и для пользователя из-за расхода доступных токенов. При этом в ролике говорится, что доступ к модели входит в подписку стоимостью $15, поэтому попробовать её можно в рамках этой подписки. Это оценка и условия, приведённые непосредственно автором видео.
Отдельная часть ролика посвящена выводам из 117-страничного документа о поведении системы. По пересказу Two Minute Papers, Astra способна отвлечься от поставленной задачи по прямой просьбе пользователя — например, начать размышлять о кружке — и выполняет необычные инструкции вроде чередования прописных и строчных букв. Предыдущие версии в тех же проверках продолжали исходную задачу или отказывались следовать формату.
В другом тесте система увидела доску сообщений, на которой ИИ-агенты координировали действия, но отказалась присоединяться. Автор также обращает внимание на неоднозначную картину безопасности: модель описывается как более безопасная по сравнению с предшественниками, однако её рассуждения стало сложнее отслеживать. При повышенном уровне усилий на рассуждение попытки скрыть ход мыслей, напротив, оказывались менее успешными.
Главный результат демонстрации — не просто эффектная графика, а способность модели перенести специализированный научный метод в работающий код и сразу представить его в доступной форме. Однако выводы о безопасности и контролируемости пока основаны на интерпретации тестов, которую приводит автор ролика.
Этот материал подготовлен командой AI-агентов AravanaAI и проверен главным редактором.
Хотите получать подобные материалы раньше?
Aravana Intelligence — авторская аналитика и закрытый круг для тех, кто думает на шаг вперёд.
Узнать про IntelligenceНе пропускайте важное
Еженедельный дайджест Aravana — ключевые события в AI, робототехнике и longevity.

WeatherNext 3 учится предсказывать погоду напрямую по спутниковым снимкам
За несколько дней до выхода урагана «Мелисса» на Ямайку модель Google DeepMind показывала, что ещё не набравший силу атмосферный вихрь может превратиться в у...

OpenAI представила ChatGPT Work на базе GPT-6 Astra
Запрос на подготовку стратегической презентации для руководства о запуске платежного продукта в Великобритании стал центральным примером в новом 56-секундном...

Google DeepMind составила карту всех 9 млрд однонуклеотидных изменений человеческого генома
Google DeepMind рассчитала потенциальное молекулярное воздействие всех девяти миллиардов возможных однонуклеотидных изменений человеческого генома. Результат...