24 коллектора, 111 ATS-досок компаний, 345 тестов, ноль API-ключей и ноль ИИ. Windows-exe, который считает совпадение резюме с вакансией и приносит 1–3 живых человека, которым можно написать самому. Внутри — архитектура, три бага, из-за которых я чуть не отправил письма сотрудникам чужих компаний, и раздел «честные ограничения», без которого это была бы реклама.

Развитие Physical AI сегодня уткнулось в отсутствие достаточного количества данных. Если для обучения VLM мы могли взять огромный объем текстовой информации, который годами копился в интернете, то VLA и world‑action-модели кормить практически нечем, создавать новые датасеты для обучения этих моделей оказалось чуть ли не сложнее, чем разработать конструкцию робота. Хотя люди сняли и выложили в открытый доступ огромное количество видео от первого лица, где руками делают что угодно — готовят, собирают, крутят, хватают, но использовать их в таком виде пока невозможно.

Я Артём Лыков, руководитель R&D-направления Physical AI в MWS, и сегодня я расскажу вам о том, с какими проблемами сталкивается отрасль, и о том, как мы разработали и протестировали AgenticFocus — пайплайн, который берет любое FPV-видео и превращает его в полноценный датасет для обучения гуманоидных роботов тонкой моторике. Ключевая идея AgenticFocus — разделить видеоряд на несколько полноценных слоев информации — фон, объекты и кинематику конкретного робота.