Российские учёные создали среду обучения ИИ, которая позволит ускорить их разработку Российские учёные представили первую открытую платформу для быстрого контекстного обучения с подкреплением — XLand-MiniGrid. Она позволяет ИИ адаптироваться к новым задачам на основе подсказок из среды, без необходимости начинать обучение с нуля. Разработкой занимались специалисты T-Bank AI Research и Института AIRI при участии студентов МФТИ, «Сколтеха» и Иннополиса. По словам создателей, инструмент ориентирован на глобальное сообщество исследователей и уже привлёк внимание таких лидеров, как Google, DeepMind и Оксфордский университет. Особенность XLand-MiniGrid в том, что она открывает новые возможности для разработки адаптивных алгоритмов, отмечает Вячеслав Синий из T-Bank, AI Research. Он подчеркнул, что нехватка удобных инструментов для тестирования идей долгое время тормозила развитие этой области. Владислав Куренков из AIRI добавил, что платформа упрощает создание моделей, способных быстро адаптироваться к изменениям, что особенно важно для таких сфер, как робототехника, транспорт и персонализированные рекомендации. В отличие от аналогичных закрытых систем, XLand-MiniGrid полностью доступна и поддерживает задачи разной сложности. Она построена на базе JAX, что обеспечивает миллиарды операций в секунду. Разработчики собрали 100 млрд примеров действий ИИ в 30 тыс. задач, что сокращает расходы на обучение и ускоряет исследования. Среда уже получила признание на международной конференции NeurIPS 2024 и, по мнению создателей, станет стимулом для будущих открытий в области искусственного интеллекта.