<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Симуляция on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/%D1%81%D0%B8%D0%BC%D1%83%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F/</link><description>Recent content in Симуляция on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Mon, 15 Jun 2026 14:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/%D1%81%D0%B8%D0%BC%D1%83%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Domain Randomization: как перенести ИИ из симуляции в реальность</title><link>/articles/domain-randomization-sim2real-transfer/</link><pubDate>Mon, 15 Jun 2026 14:00:00 +0300</pubDate><guid>/articles/domain-randomization-sim2real-transfer/</guid><description>&lt;h2 id="введение-пропасть-между-симуляцией-и-реальностью"&gt;Введение: пропасть между симуляцией и реальностью&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Представьте робота, который тысячи часов тренировался перекладывать кубики в виртуальной среде — и при первой встрече с настоящим столом теряется, промахивается или вовсе падает. Это классическая проблема &lt;strong&gt;Sim2Real Gap&lt;/strong&gt; (разрыва симуляция–реальность), и она долгое время была главным барьером для практического применения роботов, обученных методами глубокого обучения с подкреплением.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;В робототехнике одна из сложнейших задач — заставить модель перенести свои навыки в реальный мир. Из-за неэффективности выборки в алгоритмах Deep RL и высокой стоимости сбора данных на физических роботах, обучение часто ведётся в симуляторах, которые теоретически обеспечивают бесконечный поток данных. Однако разрыв между симулятором и физическим миром нередко приводит к сбоям при работе с реальными роботами.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Как астрофизик использует Codex для симуляций чёрных дыр</title><link>/translations/astrofizik-codex-simulyaciya-chyornyh-dyr/</link><pubDate>Mon, 15 Jun 2026 11:00:00 +0300</pubDate><guid>/translations/astrofizik-codex-simulyaciya-chyornyh-dyr/</guid><description>&lt;h1 id="как-астрофизик-использует-codex-для-симуляций-чёрных-дыр"&gt;Как астрофизик использует Codex для симуляций чёрных дыр&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;Что если искусственный интеллект поможет учёным заглянуть туда, куда не проникает даже свет? Именно это сейчас делает астрофизик Чи-кван Чан (Chi-kwan Chan) из Университета Аризоны: он использует Codex — AI-агент для программирования от OpenAI — чтобы строить всё более точные компьютерные модели чёрных дыр.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="чёрные-дыры-физика-на-пределе-возможного"&gt;Чёрные дыры: физика на пределе возможного&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Гравитация вблизи чёрной дыры настолько экстремальна, что ничто — даже свет — не может вырваться за её пределы, стоит только оказаться достаточно близко. Именно поэтому чёрные дыры остаются одними из самых загадочных объектов во Вселенной — и одновременно одними из самых ценных научных инструментов.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>