Робототехнический стартап под названием Dream Labs вышел из тени в пятницу, получив стартовое финансирование в размере 90 миллионов долларов и публичный запуск Dream-1, модели, которая, по словам компании, может управлять роботами, которых она никогда раньше не видела, для выполнения задач, которые она никогда не показывала, начиная с 3 долларов в час через общедоступный API.

Объявление, опубликованное на исследовательской странице Dream Labs, быстро попало на первую страницу Hacker News, где комментаторы обсуждали, является ли управление роботом с нулевым выстрелом наконец практичным или это все еще исследовательская демонстрация. Компания описывает Dream-1 как свою первую «Мировую модель действий», доступную каждому, что означает попытку сделать поведение роботов общего назначения таким же подключаемым, как генерация текста и изображений в рамках больших языковых моделей. Подробнее об этой истории — в нашем последние разработки в ИИ.

Что на самом деле делает Dream-1

Дайте Dream-1 бимануальный робот с параллельными захватами, подключите его к API, и компания заявляет, что модель начинает выполнять задачи «из коробки» — никакой тонкой настройки, никаких демонстраций этого конкретного робота и никаких знаний в области машинного обучения.

«Мы хотим, чтобы универсальная робототехника была доступна каждому, у кого есть робот, а не только крупным лабораториям», — пишет компания в своем стартовом сообщении, описывая настройку как близкую к «подключи и работай»: подключите своего робота, направьте его на API и запустите. Команда заявляет, что еженедельно проводит внутренние хакатоны, чтобы максимально сократить время от регистрации до работающего робота.

В материалах к запуску компании показано, как бета-тестеры запускают Dream-1 для выполнения ряда настольных задач: сортировка конфет по контейнерам в Anvil Robotics, вытягивание салфеток в BitRobot в Шэньчжэне, укладка чашек в Cortex в Сингапуре, складывание коробок в KAIST в Сеуле и перемещение кубиков между контейнерами в лаборатории Hugging Face в Париже. Dream Labs сообщает, что бета-тестеры на 12 внешних площадках запускали модель автономно со скоростью, в восемь раз превышающей нормальную, а внутренние запуски — со скоростью, в четыре раза превышающей нормальную.

Вторая серия демонстраций демонстрирует более длительные автономные сеансы: складывание платья, убирание посуды в раковину, складывание яиц в картонную коробку, пополнение запасов банок из коробки и протирание столешницы губкой.

От 30-минутной статьи до компании

Dream Labs ведет свое начало с февраля 2026 года, когда ее команда выпустила DreamZero, исследовательскую работу, в которой были представлены модели мировых действий — парадигма, которую, по словам компании, с тех пор сообщество робототехники приняло как один из наиболее многообещающих подходов в обучении роботов. Согласно сообщению о запуске, результат, который удивил команду, заключался в том, что после обучения DreamZero всего на 30-минутных данных от робота YAM модель обобщила нулевой выстрел для задач, с которыми она никогда не сталкивалась. Раньше такая передача требовала сотен или даже тысяч часов обучающих данных для конкретных роботов.

По словам команды, после шести месяцев разработки результат превратился в «ранние признаки обобщения варианта с нулевым выстрелом», возможности Dream-1 теперь раскрываются через свой API.

Почему проблема с данными важна

Робототехника уже давно застряла в том, что компания называет циклом «курица и яйцо»: робот должен быть полезным, прежде чем люди его купят, но чтобы сделать его полезным, необходимы обучающие данные от этого конкретного робота, которые накапливаются только тогда, когда в поле появляется достаточное количество единиц. Беспилотные автомобили избежали этой проблемы, поскольку водители-люди с первого дня генерировали данные. У большинства роботов никогда не было такой роскоши.

Если одну модель можно обобщить для тел роботов, новая машина начнет работу с полезными навыками, а не с пустым набором данных, и при каждом развертывании добавляются обучающие данные, которые улучшают следующего робота, утверждается в этом аргументе.

Дешевое оборудование — вторая половина дела

Dream Labs сочетает свои модельные утверждения с аргументом в пользу аппаратного обеспечения: способные роботы становятся значительно дешевле. По словам компании, установка с двумя руками сейчас стоит около 2000 долларов, а семь полугуманоидных роботов доступны менее чем за 15 000 долларов — ценовой уровень, которого год назад почти не существовало.

Что касается потребителей, Dream Labs указывает на настольного робота Microduck от Hugging Face стоимостью 399 долларов, которого, по словам компании, было продано более 10 000 единиц в течение четырех дней с момента его запуска в конце августа. Различие, которое проводит компания, является намеренным: корпоративные покупатели принимают то, что она называет решением в виде электронной таблицы, а робот, который не может превзойти рабочего по стоимости, скорости или надежности, не покупается. Потребители разные: более 10 000 человек за четыре дня заплатили 399 долларов за машину, основная задача которой — приносить удовольствие, которая ходит, ковыляет и катается на роликовых коньках. Dream Labs утверждает, что где-то между этой игрушкой и полнофункциональным домашним роботом находится золотая середина, где внедрение начинает усложняться, и каждый домашний робот становится новым источником обучающих данных.

Предостережения

Все претензии к производительности исходят от самой компании, а независимая проверка ограничивается тем, что публично продемонстрировали партнеры по бета-тестированию. Dream Labs посвящает отдельный раздел тому, чего Dream-1 не может сделать, признавая, что обобщение остается узким: демонстрируемые задачи представляют собой в основном настольные манипуляции с помощью рук, оснащенных захватами, вдали от неструктурированного хаоса домов и строительных площадок.

История робототехники полна поразительных демонстраций, которые застопорились за пределами лаборатории. Но сочетание общедоступного API, почасовой оплаты и падения минимальной цены на оборудование в сторону потребительской территории делает Dream-1 одной из наиболее конкретных попыток превратить модели фундамента роботов в инфраструктуру, которую другие разработчики могут просто вызвать.

---

Будьте в курсе ИИ

Последние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.

Читать больше новостей об ИИ →