⚡️ Я наткнулась на релиз, который не про чат-ботов: Сбер учит нейросеть законам физики,...
⚡️ Я наткнулась на релиз, который не про чат-ботов: Сбер учит нейросеть законам физики, чтобы кормить данными роботов и беспилотники. 4 августа компания опубликовала на Хабре Kandinsky WM 1.0 — семейство из трёх моделей (для авто, для роботов и для сложной физики) на базе Kandinsky 5.0 Video Lite, 2 млрд параметров. По одному кадру и текстовому описанию модель достраивает 5-секундное видео — не ради красоты, а как синтетические данные для обучения беспилотников и роботов на редких сценариях, которых в реальных датасетах почти нет. ⚖️ Сравниваю честно. Прямой конкурент по размеру — NVIDIA Cosmos-Predict2.5-2B. По бенчмаркам из официального поста Сбера Kandinsky обходит его на 5 п.п. в сценариях с авто и роботами и на 2–3 п.п. в физике и сценах с людьми. Но в абсолютных рейтингах наша модель не лидер: 4-е место в PAI-Bench-G, 5-е в Physics-IQ Verified, 6-е в RBench — конкуренция плотная, первого места нет ни по одному тесту. Где Сбер реально выигрывает — так это в открытости. Код и веса Kandinsky WM 1.0 выложены под лицензией MIT, без ограничений на коммерческое использование. У NVIDIA веса тоже открыты, но по собственной Open Model License с оговорками. А Sora 2 от OpenAI и Genie 3 от Google для сравнения вообще закрыты или доступны по приглашениям — публичных весов там нет. 🛠 Как применить: если вы работаете с роботами, дронами или автономным транспортом — модель и веса уже лежат на Hugging Face, GitHub и GitVerse, тестировать можно бесплатно прямо сейчас. Для остального бизнеса это скорее сигнал: российские команды исследуют передний край, а не только догоняют западные релизы в чат-ботах. 💡 Вывод: конкурентно, но не первое место ни на одном бенчмарке. Зато открытость лицензии — реальное преимущество, не патриотическая скидка. https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/1054966/ Нужен виртуальный сотрудник, бот или сайт → https://aleksandrmyasoed.ru/?utm_source=max&utm_medium=post