Робот, способный создать себя сам. Режим «Инженера» в робототехнике
Футурологи часто предвещали будущее, в котором роботы способны сами проектировать и создавать себе апгрейды, прошивать новые модули, настраивать стороннюю технику и даже создавать себе подобных. Насколько это близко к реальности? С текущим темпом развития ИИ вопросы отпадают всё быстрее. Вряд ли кто-то сегодня усомнится, что ИИ способен написать код, самостоятельно отладить и протестировать его. Но с какими ограничениями и рисками придётся столкнуться на практике? Расскажу на примере реализации в проекте OpenGrall.
Максимально эффективная интеграция ИИ в робототехнику
Каждую неделю появляется видео: «Я подключил GPT‑4 к своему роботу!». Робот слушает команду, «думает», затем выполняет действие. Всё выглядит впечатляюще… пока вы не замечаете, что робот выполняет короткое действие, затем «думает» около 4 секунд, а оператор тем временем держит палец над аварийной кнопкой, не понимая, какое именно действие предпримет сие инженерное чудо.
OpenAI улучшила голосовой API и скорость ИИ-агентов
OpenAI выпустила модель gpt-realtime-1.5 для Realtime API, повысив надежность голосовых команд: точность транскрипции цифр и букв выросла на 10%, логические аудиозадачи — на 5%, инструкции — на 7%. Аудиомодель обновлена до версии 1.5. Responses API теперь использует WebSocket, ускоряя ИИ-агентов с tool calls на 20–40%.
Как я ушёл с Kotlin (Spring Boot) на Go (Gin) и сделал AI-чат с WebSocket и GPT-4
Меня зовут Артём, я занимаюсь коммерческой разработкой с 2019 года. Последние несколько лет я активно использовал Spring Boot для создания backend-сервисов на Java и Kotlin.Но в какой-то момент захотелось попробовать что-то новое. Не потому что Spring надоел, а просто чтобы выйти из зоны комфорта и узнать, как чувствует себя проект на другом языке. Я решил: возьму уже начатый pet-проект, перепишу его на Go — и посмотрю, как изменится подход, скорость разработки, ощущения.
