- a NVIDIA apresentou robôs autônomos com IA capazes de aprender tarefas de alta precisão, incluindo instalar GPUs em placas-mãe.
- a demonstração, chamada ENPIRE, mostrou oito agentes do Codex operando uma frota de robôs com GPUs e orçamento de tokens para resolver tarefas com rapidez e precisão.
- entre as atividades, os robôs pegaram e encaixaram uma placa de vídeo na placa-mãe, além de separar pinos de metal e manipular abraçadeiras.
- na gravação, um braço posiciona o slot PCIe e encaixa a GPU na placa-mãe, com pequenos movimentos de vai-e-vem descritos pela equipe como aceitáveis.
- os pesquisadores também testaram variações de codificação (incluindo Codex com GPT-5.5, Claude Code com Opus 4.7 e Kimi Code com Kimi K2.6) e concluíram que oito robôs em paralelo aceleram as tarefas; ainda assim, custos de tokens podem tornar o uso de pessoas mais barato.
A NVIDIA revelou robôs autônomos capazes de aprender tarefas de alta precisão no mundo real. A demonstração da tecnologia ENPIRE mostrou que pesquisadores podem viabilizar a AutoPesquisa no mundo físico pela primeira vez. A apresentação ocorreu durante a demonstração da plataforma ENPIRE, com robôs executando atividades como pegar e encaixar uma placa de vídeo em uma placa-mãe.
Na demonstração, oito agentes do Codex atuaram com uma frota de robôs, dispondo de GPUs e tokens para a tarefa explorar habilidades avançadas no hardware. Os agentes receberam instruções para resolver o desafio da forma mais rápida possível, sem erros, segundo a apresentação da NVIDIA.
Como funciona a demonstração
Segundo o pesquisador Jim Fan, a iniciativa permitiu que os robôs aprendessem pela prática, procurando pistas visuais, reconfigurando a cena e praticando novas habilidades com o hardware. O objetivo é ampliar a autonomia dos agentes para ações no mundo real.
O estudo afirma que, ao fornecer ao Codex uma interface para o mundo dos componentes físicos, o restante do processo ocorre de forma emergente. Os robôs foram capazes de planejar passos, testar soluções e ajustar-se durante as operações com placas.
Resultados e desdobramentos
A gravação mostra um braço remover uma placa de vídeo, passar a peça a outro braço e alinhar o PCIe com o slot da placa-mãe, encaixando-a com cuidado. Outros objetivos incluíam organizar pinos finos e manusear abraçadeiras de nylon.
O artigo de pesquisa associado traz detalhes sobre as técnicas por trás da demonstração, com dados de testes comparativos entre diferentes agentes de codificação, incluindo Codex, Claude Code e Kimi Code. Os autores destacam que ampliar a frota acelera a conclusão das tarefas.
A equipe da NVIDIA sugere que o experimento representa um marco para o AutoResearch no ambiente físico. Embora o custo com tokens seja relevante, o estudo aponta que a automação pode justificar o investimento em robótica avançada. Fonte: NVIDIA.
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