HomeBody: il robot che usa GPT-6 Astra senza livello di controllo addestrato
Stanford e Caltech hanno creato HomeBody, un sistema che permette a un robot Unitree G1 di riordinare una cucina sconosciuta richiamando direttamente un modello visione-linguaggio in una libreria di abilità. Lo riferisce The Decoder il 27 settembre.

Stanford e Caltech hanno sviluppato HomeBody. Il sistema consente a un robot Unitree G1 di muoversi autonomamente in una cucina sconosciuta, riordinarla e prelevare oggetti dai cassetti. The Decoder ha riferito domenica 27 settembre che il progetto elimina il tipico livello di controllo addestrato che di solito si interpone tra un modello linguistico e un robot.
Invece, un modello visione-linguaggio intercambiabile, in questo caso GPT-6 Astra, accede direttamente a una libreria di abilità estensibile per afferrare, navigare o aprire cassetti. Il robot esplora prima la stanza, costruisce un gemello digitale in Isaac Sim di Nvidia e registra oggetti e posizioni nella memoria spaziale. Questo gli permette di trovare gli oggetti anche quando escono dal suo campo visivo, secondo lo stesso resoconto. Per compiti come "riordinare la cucina", il modello linguistico pianifica ogni passo e corregge autonomamente gli errori. The Decoder elenca i limiti con chiarezza: la latenza di Astra, il surriscaldamento dei servomotori delle dita e gli elevati costi di calcolo. Il codice è su GitHub. Non è la prima volta che GPT-6 Astra viene applicato a un robot. Benchmark precedenti avevano mostrato un ragionamento spaziale notevolmente migliorato, mentre un altro aveva segnalato problemi di sicurezza quando Astra controlla un robot, ha notato The Decoder. OpenAI ha già annunciato piani per tornare nella robotica, incluso l'uso personale.
HomeBody arriva mentre le priorità di ricerca di OpenAI si spostano verso orizzonti più ampi. Boris Power, responsabile della ricerca applicata dell'azienda, ha dichiarato il 27 settembre che l'80-90 per cento della ricerca di OpenAI è destinata a GPT 7, GPT 8 e oltre, perché è lì che si trova "la maggior parte del valore".
Secondo The Decoder, Power ha descritto aggiornamenti incrementali come il passaggio da GPT 5.1 a 5.2 come scommesse volutamente a breve termine. Ha aggiunto che all'interno dell'azienda "sono considerati estremamente miopi", anche se oggi aiutano OpenAI a iterare più rapidamente. Power ha anche affermato che la sfida principale con gli assistenti AI di oggi non è la qualità del modello ma l'onboarding: la maggior parte degli utenti di ChatGPT non sa cosa può fare con l'AI. Il divario tra le affermazioni dei laboratori e il valore in produzione emerge anche altrove. Azeem Azhar, fondatore del gruppo di ricerca Exponential View, ha raccontato di aver parlato con circa 160 vicepresidenti IT a Las Vegas, ha riferito The Decoder il 26 settembre. Alla domanda su chi potesse indicare risultati misurabili con l'AI, due terzi sono rimasti in piedi. Alla domanda su chi avesse risultati sufficienti per interrompere le vacanze estive del CEO, sono rimasti in piedi solo una decina.
La produzione di energia è l'altro vincolo. The Register ha riferito il 25 settembre che Fervo Energy, fornitore di sistemi geotermici potenziati sostenuto da Google, ha ottenuto la prima produzione di energia nel suo impianto di Cape Station nella contea di Beaver, nello Utah. Il primo di tre GeoBlock da 33 MW ha iniziato a fornire elettricità alla rete, con altri 66 MW attesi entro Capodanno e mezzo gigawatt entro il 2028.
CleanTechnica ha riferito il 26 settembre che il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti ha annunciato il 21 settembre un finanziamento da 99 milioni di dollari per sistemi geotermici di nuova generazione, distribuito su 21 progetti. Quaise Energy è in linea per ricevere fino a 25 milioni di dollari per il suo progetto dimostrativo Obsidian nell'Oregon centrale.
Non tutti i risultati recenti riguardano le macchine. Ricercatori della Tohoku University hanno riferito su ScienceDaily il 26 settembre che il volume sanguigno cerebrale inizia a salire circa 50 secondi prima che cominci il sonno REM, mentre l'ATP neuronale cala. "Ti sei mai sentito esausto dopo un sogno vivido?", ha chiesto il professor Ko Matsui nel comunicato. La scoperta suggerisce che sognare può consumare energia più in fretta di quanto si riesca a rimpiazzarla.
Fonti
6- 01Researchers plug GPT-6 Astra directly into a robot and let it clean up an unfamiliar kitchenEN
- 02OpenAI says 80 to 90 percent of its research already targets GPT 7 and beyondEN
- 03Two-thirds of IT leaders report AI results, but few would interrupt the CEO's vacation over themEN
- 04Google-backed energy outfit brings 33 MW of 4 GW geothermal potential online in UtahEN
- 05The Geothermal Energy Wild Card Is Getting WilderEN
- 06REM sleep paradox: Dreaming may drain the brain's energy even as fuel supply risesEN
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