רובוטיקה

4 כתבות בנושא זה

בטיחות27 באוגוסט 2026

אנתרופיק חושפת את תקן MHS: שליטה בציוד פיזי באמצעות AI

אנתרופיק (Anthropic) משיקה תצוגה מקדימה למחקר של תקן ה-<span dir="ltr">Model Hardware Standard (MHS)</span>, מפרט משותף המאפשר <span dir="ltr">לסוכני AI</span> להפעיל בבטחה התקנים פיזיים. התקן נפתח לקבוצה ראשונית של מעבדות מחקר מדעיות ויצרנים מתקדמים, במטרה לשלב יכולות <span dir="ltr">AI</span> בציוד מעבדה וייצור באופן יעיל ובטוח. <span dir="ltr">ה-MHS</span> נועד לפשט את שילוב החומרה ולאפשר עבודה אוטונומית מסביב לשעון, תוך קיצור דרמטי של זמני ההטמעה ושיפור תהליכי החשיבה של הסוכנים בעולם הפיזי.

קרא עוד

מחקר9 ביולי 2026

קלוד ורובוטיקה: מבחן היכולות של מודלי שפה

האם החוזקות הייחודיות של מודלי שפה גדולים (LLM) ניתנות להעברה גם לתחום הרובוטיקה? זו השאלה שאנתרופיק (Anthropic) ביקשה לבחון במחקר חדש, שבדק האם מודל AI יכול לתפוס סצנה, להבין את מצבו של רובוט ולהוציא פקודות אמינות המשפיעות על העולם הפיזי. החברה העמידה את מודלי השפה שלה, ובפרט את קלוד (Claude), במבחן שליטה על מגוון רובוטים, תוך שימוש בממשקי בקרה שונים – מפקודות מנוע ישירות ועד פיקוח על מדיניות מתוכנתת מראש. הממצאים מצביעים על כך שמודלי שפה משתפרים במהירות בתחום, אך יכולתם תלויה קריטית באופן שבו הם מחוברים לרובוט, עם עדיפות ברורה לממשקי שליטה ברמה גבוהה יותר.

קרא עוד

מחקר18 ביוני 2026

פרויקט Fetch: שלב שני – קלוד מהיר פי 20 מבני אדם

חברת אנתרופיק (Anthropic) מפרסמת את תוצאות השלב השני של פרויקט Fetch, ניסוי שבו נבחנה יכולתו של מודל ה-LLM שלה, קלוד (Claude), לסייע במשימות רובוטיקה מורכבות. הממצאים החדשים מראים כי Claude Opus 4.7, שפעל ללא כל סיוע אנושי, היה מהיר פי 20 מהצוות האנושי המהיר ביותר בכל המשימות שהושלמו על ידי משתתפים בניסוי המקורי לפני פחות משנה. המחקר מדגיש את ההתקדמות המהירה ביכולות ה-AI ואת הפוטנציאל לראות מודלים מבצעים משימות פיזיות באופן סוכני.

קרא עוד

מחקר12 בנובמבר 2025

פרויקט Fetch: האם קלוד יכול לאמן כלב רובוטי?

חברת אנתרופיק (Anthropic) ערכה ניסוי מעשי בשם Project Fetch, שנועד לבחון את יכולתו של מודל ה-AI קלוד (Claude) להשפיע על העולם הפיזי באמצעות רובוטים. הניסוי חילק חוקרים ללא ניסיון ברובוטיקה לשתי קבוצות – אחת עם גישה לקלוד והשנייה בלעדיו – במטרה לתכנת כלבים רובוטיים להביא כדורי ים. קבוצת קלוד הצליחה לבצע משימות רבות יותר, מהר יותר ובצורה עצמאית יותר, תוך שהיא מציגה שיפור משמעותי במורל הצוות ובהתנהלותו. הממצאים מצביעים על כך שמודלי AI חזיתיים מתקרבים במהירות ליכולת לתקשר ולפעול עם חומרה לא מוכרת בעולם האמיתי, עם השלכות משמעותיות על עתיד האינטראקציה בין בינה מלאכותית לסביבה הפיזית.

קרא עוד