Робот на GPT-6 Astra сам убрал незнакомую кухню

Исследователи из Stanford и Caltech подключили модель GPT-6 Astra напрямую к роботу Unitree G1 и получили систему, которую назвали HomeBody. Робот сам осмотрел незнакомую кухню, построил её цифровую копию в Nvidia Isaac Sim и после этого убрал вещи со стола и достал нужные предметы из ящиков, хотя никто заранее не обучал отдельный слой управления именно под эту кухню. Вместо такого слоя модель сама обращается к готовому набору навыков — хватать, перемещаться, открывать ящики — и решает, какой из них применить в конкретный момент.

Из минусов авторы прямо называют задержку самой модели, перегрев сервоприводов пальцев и высокую стоимость вычислений, и это совпадает с тем, что я вижу в работе с агентами каждый день: чем меньше специального слоя под конкретную задачу, тем гибче система, но тем дороже и медленнее она работает в моменте. Мне нравится сам ход мысли — не учить робота заново под каждую кухню, а дать общей модели вызывать готовые навыки напрямую, это тот же принцип, на котором держатся мои агенты в Claude Code. Пока это исследовательский прототип с открытым кодом на GitHub, а не готовый продукт, но направление честное.