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NVIDIAs ENPIRE-Framework ermöglicht KI-Coding-Agenten, Roboter autonom für komplexe Aufgaben zu trainieren

GateNews
AI Agent
Laut einer von NVIDIA am 16. Juni veröffentlichten Studie hat das NVIDIA GEAR Lab – in Zusammenarbeit mit der Carnegie Mellon University und der UC Berkeley – ENPIRE vorgestellt, ein agentisches Harness-Framework, das KI-Coding-Agenten dabei unterstützt, die Roboterausbildung autonom zu steuern. Das Framework ermöglicht es KI-Agenten, Trainingsansätze für Roboter eigenständig zu entwickeln und zu verfeinern; zu den erfolgreichen Demonstrationen zählen das Durchtrennen von Kabelbindern und das Einsetzen von GPUs in Motherboards. ENPIRE arbeitet über vier Module, die automatisch das Aufgaben-Reset, die Politikverfeinerung, die parallele Roboterevaluierung und die Fehleranalyse übernehmen. Das Team testete das Framework mit drei KI-Coding-Agenten: OpenAIs Codex mit GPT-5,5, Anthropics Claude Opus 4,7 und Moonshot AI‘s Kimi K2,6. Jeder entwickelte dabei über Zyklen selbstgesteuerten Testens unterschiedliche algorithmische Ansätze.
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