Спросите языковую модель «это мошенники?», и она почти всегда ответит правильно. Но попросите «помоги ответить продавцу, я согласна на предоплату», и та же модель напишет мошеннику «переведу сегодня». Я проверил три локальные модели на 42 схемах мошенничества на русском, казахском и шала: на казахском они почти ни разу не предупредили. Потом поставил между человеком и ассистентом простой защитный слой, и ни одна мошенническая просьба не прошла.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Юдин, я являюсь ведущим научным сотрудником лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта AIRI и заведую лабораторией интеллектуального транспорта в Центре когнитивного моделирования Института искусственного интеллекта МФТИ. В последние годы мы с коллегами системно занимаемся трехмерными симуляторами, которые, в том числе, позволяют промоделировать физические взаимодействия между мобильными роботами, манипуляторами или мобильными манипуляторами с объектами 3D‑сцены. 

В этой статье я расскажу про бенчмарк GPUSimBench, созданный вместе с коллегами из Shanghai AI Lab. Написать её мне помог Чжан Хучжэньюй, первый автор работы и выпускник аспирантуры Физтеха. Бенчмарк оценивает производительность, точность и детерминизм семи современных общедоступных робототехнических симуляторов при работе на графических процессорах, а для одной из симуляций мы даже провели настоящий физический эксперимент. Мы представили GPUSimBench на ведущей робототехнической конференции IROS’2026 (статья и код).