{"id":480015,"date":"2026-05-17T14:21:58","date_gmt":"2026-05-17T14:21:58","guid":{"rendered":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=480015"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=480015","title":{"rendered":"MELT-1: \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440 7B \u0441\u0434\u044b\u0445\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 11 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432, \u0430 \u043d\u0430\u0448 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u0436\u0438\u0432\u0451\u0442 95"},"content":{"rendered":"
\n

\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u0435\u0449\u0451 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0431\u0435\u043d\u0447, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 MMLU \u0432\u043e\u043d \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442?<\/p>\n

\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0435\u0442 \u043f\u044f\u0442\u044c \u0430\u043a\u0430\u0434\u0435\u043c\u0438\u044f \u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 AI \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a\u0430. MMLU, BIG-bench, HELM, GPQA \u2014 \u0432\u0441\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c, \u00ab\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445\u00bb. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0440\u0438\u0442. \u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0439 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435:<\/p>\n

\u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0434\u0435\u043d\u0435\u0433 \u0438 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430 \u0433\u043e\u0434 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043b\u0443\u0430\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438<\/p>\n

\u043c\u0438\u0440 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f (\u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b, \u043e\u0441\u0432\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0438\u0437\u043d\u043e\u0441 \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0438\u0437\u043d\u043e\u0441 \u0434\u0430\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432), \u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0442\u0440\u0435\u0439\u043d \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043a\u0430\u043a \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0432\u043e\u0434<\/p>\n

\u0443 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u0435\u043d\u0441\u043e\u0440\u043e\u043c \u0438 \u043c\u043e\u0442\u043e\u0440\u0447\u0438\u043a\u043e\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u0431\u044e\u0434\u0436\u0435\u0442 \u0432 20 \u043c\u0441, \u0438 \u043e\u043d \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0443\u043c\u043d\u0430<\/p>\n

\u041d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435 \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440\u0435 \u0432\u044b\u0448\u043b\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u0440\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u201c\u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u201d AI-\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u2014 \u03b1, R(S), \u03c4(S), E \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u041a\u043e\u043b\u043c\u043e\u0433\u043e\u0440\u043e\u0432\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0418\u0434\u0435\u044f \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u0430\u044f, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435. \u041d\u043e \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0442. \u041c\u044b \u0442\u0435\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c \u0432\u044b\u043a\u0430\u0442\u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b \u0441 \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u043c\u0438, \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u043e\u043c \u0438 \u043e\u0440\u0430\u043a\u0443\u043b\u043e\u043c, \u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u00ab\u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u00bb \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u044b \u2014 \u0435\u0451 \u043d\u0430\u0434\u043e \u043c\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0447\u0430\u0441\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u043e\u0439.<\/p>\n

MELT-1 \u2014 Metabolic Endurance & Lifelong Throughput. \u041f\u043e \u0434\u0443\u0445\u0443 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0435 \u043a MLPerf Inference, \u0447\u0435\u043c \u043a MMLU: \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e peak accuracy, \u0430 \u043f\u0440\u043e endurance \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u043e\u0439.<\/p>\n

\u0422\u0440\u0438 \u043e\u0441\u0438<\/p>\n

    \n
  1. \n

    CtC \u2014 Cost-to-Competence<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \u0414\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432 \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u044d\u043d\u0435\u0440\u0433\u0438\u0438 \u043d\u0430 1 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0437\u0430\u043c\u043a\u043d\u0443\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0442\u043b\u0438. \u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u0430, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0451\u043d \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 ELF-\u043e\u043a\u043d\u0430 \u0438 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0435\u043d \u043f\u043e domain-\u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0440\u0430\u043a\u0443\u043b\u0443.<\/p>\n

    CtC<\/h2>\n

    P avg \u22c5 t 1 M 1000 \u22c5 \u03c0 kWh , t 1 M<\/h2>\n

    10 6 throughput \u22c5 success rate CtC= 1000 P avg \u200b \u22c5t 1M \u200b<\/p>\n

    \u200b \u22c5\u03c0 kWh \u200b ,t 1M \u200b<\/h2>\n

    throughput\u22c5success rate 10 6<\/p>\n

    \u200b<\/p>\n

    \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u0440\u0438 \u0442\u0440\u0451\u0445 \u0442\u0430\u0440\u0438\u0444\u0430\u0445: $0.07\/kWh (RU industrial), $0.15\/kWh (EU baseline), $0.22\/kWh (DE\/CA residential edge). \u042d\u0442\u043e \u0441\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0451\u043a \u00ab\u0432\u044b \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u043c \u0442\u0430\u0440\u0438\u0444\u0435\u00bb.<\/p>\n

      \n
    1. \n

      DSI \u2014 Drift Survival Index<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      \u0427\u0430\u0441\u044b \u0434\u043e \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f success rate \u043d\u0438\u0436\u0435 80% \u043e\u0442 \u0438\u043d\u0434\u0438\u0432\u0438\u0434\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b, \u0431\u0435\u0437 \u0440\u0435\u0442\u0440\u0435\u0439\u043d\u0430, \u0431\u0435\u0437 \u0444\u0430\u0439\u043d\u0442\u044e\u043d\u0430, \u0431\u0435\u0437 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u00ab\u0423\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u00bb = \u0442\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0430 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u0430.<\/p>\n

      \u041f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430 (\u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0441\u0435 \u043c\u0435\u0440\u0438\u043b\u0438 \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445):<\/p>\n

      \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0434\u043e\u043c\u0435\u043d \u2014 manipulation scene \u0432 Isaac Lab 2.x<\/p>\n

      \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043b\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e VAE-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u0434\u043e\u043c\u0435\u043d\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u044b \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u0435\u043c \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0445\u0430\u0440\u043d\u0435\u0441\u0441\u043e\u043c<\/p>\n

      \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e 0.3 \u03c3 \/ \u0441\u0443\u0442\u043a\u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043b\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u0435<\/p>\n

      \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0441\u0438 \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430: \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043e\u0441\u0432\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f (3000\u20136500 K), \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0443\u0440, \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, intrinsic-\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b<\/p>\n

      sensitivity-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u2014 \u043f\u0440\u0438 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f\u0445 0.33\u00d7 \u2014 3.33\u00d7 \u043e\u0442 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438<\/p>\n

      \u041a\u0430\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0443 \u2014 \u0435\u0451 \u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0435\u043b\u043e. \u0411\u0435\u043d\u0447 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442 \u0432\u044b\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u043d\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431. \u0425\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 online learning, \u043c\u0435\u0442\u0430\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u0439-\u0431\u0443\u0444\u0435\u0440, \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0441\u0435\u0434\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u2014 \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430. \u041c\u044b \u0442\u0443\u0442 \u043d\u0435 \u0434\u0438\u043a\u0442\u0443\u0435\u043c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n

        \n
      1. \n

        ELF \u2014 Embodied Latency Floor<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        p99-\u043b\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0442\u043b\u0438 \u0441\u0435\u043d\u0441\u043e\u0440 \u2192 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u2192 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0430 edge-\u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 6 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0432\u0430, \u0432 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044f\u0445:<\/p>\n

        \u041f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044c A: 40 \u00b0C ambient, \u043f\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0445\u043b\u0430\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 (outdoor \/ industrial)<\/p>\n

        \u041f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044c B: 25 \u00b0C ambient, slow airflow 0.5 \u043c\/\u0441 (indoor robotics \/ cleanroom)<\/p>\n

        \u0414\u0432\u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u2014 \u0441\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0451\u043a \u00ab\u0432\u044b \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e \u043f\u043e\u0434 \u0441\u0435\u0431\u044f\u00bb.<\/p>\n

        \u041a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043d\u044b\u0439 MELT<\/p>\n

        MELT<\/h2>\n

        DSI \u22c5 N success\/\u0434\u0435\u043d\u044c CtC \u22c5 ELF MELT= CtC\u22c5ELF DSI\u22c5N success\/\u0434\u0435\u043d\u044c \u200b<\/p>\n

        \u200b<\/p>\n

        \u0411\u0435\u0437\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430. \u041d\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043a baseline-\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u0443 = 1.00. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u0435 80%, \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430 1.0\u00d7 (0.3 \u03c3\/\u0441\u0443\u0442), \u0442\u0430\u0440\u0438\u0444\u0435 $0.07\/kWh, \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0435 A.<\/p>\n

        \u0421\u0435\u0442\u0430\u043f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 Edge-\u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u043eNVIDIA Jetson AGX Orin 64GB, MAXN \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c, \u043f\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0434\u0438\u0430\u0442\u043e\u0440 Cloud-\u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u044fSelectel, GPU-\u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433 \u043f\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 \u041e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u0440\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u0434, 40 \u00b1 0.5 \u00b0C \/ 25 \u00b1 0.5 \u00b0C, \u0432\u043b\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c 45% \u0414\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c30 \u0441\u0443\u0442\u043e\u043a \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 DomainClosed-loop manipulation (pick-and-place \u043f\u043e\u0434 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0448\u0443\u043c\u043e\u043c + force feedback) \u041f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d5 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432, \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 seed \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430 \u0422\u0430\u0440\u0438\u0444\u044b$0.07 \/ $0.15 \/ $0.22 \u0437\u0430 kWh \u0423\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430:<\/p>\n

        TF-7B-int8 \u2014 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f Llama-class \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c 7B \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, INT8 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, vLLM-\u0441\u0442\u0438\u043b\u044c \u0440\u0430\u043d\u043d\u0435\u0440. \u041a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433 \u2014 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430, vendor settings.<\/p>\n

        RL-PPO \u2014 \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u0430\u044f PPO-policy, ~12M \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, 200M \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0442\u0440\u0435\u0439\u043d\u0430 \u0432 \u0441\u0438\u043c\u0435. \u0421\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 baseline \u0434\u043b\u044f manipulation.<\/p>\n

        Metabolic AI (ours) \u2014 \u043d\u0430\u0448\u0430 non-transformer \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430. Online learning, \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u043a\u0430, \u0431\u0435\u0437 backprop \u0432 runtime. \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u2014 \u043f\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u044f\u0432\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u0438\u0437\u044b. \u0411\u0435\u043d\u0447 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0435\u043d \u0431\u0435\u0437 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439: \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 Metabolic AI, \u043e\u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u0443.<\/p>\n

        FAQ \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0443\u0436\u0435 \u043f\u0438\u0448\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u042f \u0437\u043d\u0430\u044e \u0441\u0432\u043e\u044e \u0430\u0443\u0434\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e. \u0421\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u044e \u043d\u0430 \u043f\u044f\u0442\u044c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u044f \u0431\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u043b \u0441\u0430\u043c, \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0432 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442.<\/p>\n

          \n
        1. \n

          \u00ab\u0410 fair \u043b\u0438 baseline? \u041c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b \u0432\u0437\u044f\u043b\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440.\u00bb Llama-class 7B INT8, vLLM-\u0441\u0442\u0438\u043b\u044c \u0440\u0430\u043d\u043d\u0435\u0440, vendor settings. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f, \u043d\u043e \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f edge-\u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u044f \u2014 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 7B \u0432 INT8 \u043d\u0430 Jetson AGX Orin 64GB \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043b\u0435\u0437\u0435\u0442 \u0432 \u043b\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c 20 \u043c\u0441 \u043d\u0438 \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0434 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0439 \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435. \u0426\u0438\u0444\u0440\u044b \u0434\u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u2014 \u0434\u0432\u0435 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b.<\/p>\n<\/li>\n

        2. \n

          \u00ab\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0435 Llama 3 \/ Mistral \/ Qwen \/ Gemma \/ [\u0432\u0430\u0448 \u0444\u0430\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442]?\u00bb \u041f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0431\u0435\u043d\u0447 \u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 endurance \u043f\u043e\u0434 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u043e\u043c \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0430 \u043d\u0435 peak accuracy \u043d\u0430 in-distribution \u0442\u0435\u0441\u0442\u0435. \u041b\u044e\u0431\u0430\u044f \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440-\u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 7B \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0434\u0430\u0441\u0442 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0443\u044e \u043a\u0440\u0438\u0432\u0443\u044e \u0434\u0435\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0435\u0437 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b, \u0430 \u043d\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. Llama vs Mistral \u0434\u0430\u0434\u0443\u0442 \u00b115% \u043f\u043e DSI, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u043d\u0443\u044e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043d\u0430 30 \u0441\u0443\u0442\u043a\u0430\u0445 \u0431\u0435\u0437 \u0440\u0435\u0442\u0440\u0435\u0439\u043d\u0430 \u043d\u0435 \u0441\u0432\u0430\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0435 \u2014 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0443 \u043a \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u0441 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e.<\/p>\n<\/li>\n

        3. \n

          \u00ab\u0410 \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 MMLU \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0439 \u0431\u0435\u043d\u0447?\u00bb \u041d\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0439. \u041d\u0435\u0441\u043e\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f embodied-\u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0435\u0432. MMLU \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0441\u0438. \u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435. \u041e\u043d \u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d \u0432 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u00ab\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c X \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 87.3%\u00bb. \u0423 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439: \u00ab\u0430 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0434\u0432\u0435 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0435 +0.3 \u03c3\/\u0441\u0443\u0442\u043a\u0438 \u044d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0435\u0449\u0451 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c?\u00bb. MMLU \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u00ab\u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0434\u0432\u0435 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u00bb. MELT-1 \u2014 \u043f\u0440\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0438\u0445 \u043e\u0440\u0442\u043e\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043d\u0435 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n

        4. \n

          \u00abINT8 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0438\u0442\u0435 FP16.\u00bb \u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u043b\u0438. FP16 \u0434\u0430\u0451\u0442 +3 \u043f.\u043f. \u043f\u043e success rate \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0447\u0430\u0441 \u0438 \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u043f\u0441 \u043a ~15% \u043a \u043a\u043e\u043d\u0446\u0443 4-\u0445 \u0441\u0443\u0442\u043e\u043a, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0434\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u043d\u0435 \u0432 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432, \u0430 \u0432 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u0430 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0435\u0437 backprop. \u041a\u0440\u0438\u0432\u0430\u044f \u0442\u0430 \u0436\u0435, \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u043f\u0441\u0430 \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 ~6 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0432\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e. \u041d\u0430 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u043d\u0433 \u043d\u0435 \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442. \u041b\u043e\u0433\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c \u043a \u0440\u0435\u0432\u0438\u0437\u0438\u0438 RC2.<\/p>\n<\/li>\n

        5. \n

          \u00ab\u0410 \u0447\u0442\u043e \u0441 peak accuracy \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u043a\u0435? \u041c\u043e\u043b\u0447\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0437\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e.\u00bb \u041d\u0435 \u043c\u043e\u043b\u0447\u0438\u043c. \u041d\u0430 in-distribution \u0442\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430 TF-7B \u0434\u0430\u0451\u0442 +6\u20138 \u043f.\u043f. \u043a Metabolic AI \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0435. \u041c\u044b \u044d\u0442\u043e \u044f\u0432\u043d\u043e \u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u00ab\u0427\u0442\u043e \u043c\u044b \u041d\u0415 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u00bb. \u0411\u0435\u043d\u0447 \u043f\u0440\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435: \u043f\u0440\u043e \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 11 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u043d\u0430 +6 \u043f.\u043f. \u0432\u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438, \u0430 \u043d\u0430 \u221265 \u043f.\u043f. \u043f\u043e\u0437\u0430\u0434\u0438, \u0438 \u044d\u0442\u0430 \u0434\u0435\u043b\u044c\u0442\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u0435\u0437 \u0440\u0435\u0442\u0440\u0435\u0439\u043d\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0438\u0434\u0451\u0442 \u043e\u0444\u043b\u0430\u0439\u043d.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          \u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u2014 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b.<\/p>\n

          \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b CtC \u2014 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u0442\u0430\u0440\u0438\u0444\u043d\u0430\u044f<\/p>\n

          \u0421\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430@ $0.07\/kWh@ $0.15\/kWh@ $0.22\/kWhvs TF Transformer 7B int8$0.091$0.195$0.2861.0\u00d7 RL baseline (PPO)$0.014$0.030$0.0446.5\u00d7 Metabolic AI (ours)$0.010$0.021$0.0319.4\u00d7 \u0410\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432 \u0432 \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u0430\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0451\u0442 \u0441 \u0442\u0430\u0440\u0438\u0444\u043e\u043c, \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f. \u041d\u0430 \u0433\u043e\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u0435 30 \u0441\u0443\u0442\u043e\u043a \u043f\u0440\u0438 $0.22\/kWh \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 TF vs Metabolic AI = $0.255 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041d\u0430 \u0442\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0443\u0441\u0442\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430 50M \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0433\u043e\u0434 \u2014 $12.7k \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0438 \u0432 \u0433\u043e\u0434 \u0441 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u044e\u043d\u0438\u0442\u0430.<\/p>\n

          DSI \u2014 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 80%, \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430<\/p>\n

          \u0421\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435\u03c3\u0412 \u0441\u0443\u0442\u043a\u0430\u0445 Transformer 7B int811.0 \u04471.10.46 RL baseline (PPO)7.4 \u04470.80.31 Metabolic AI (ours)95.0 \u04472.84.0 8.5\u00d7 \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432 \u043f\u043e \u0432\u044b\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e. \u042d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0445\u0432\u0430\u0442\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0446\u0438\u043a\u043b \u0434\u0435\u043f\u043b\u043e\u044f \u0441 \u00ab\u0435\u0436\u0435\u0434\u043d\u0435\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0442\u0440\u0435\u0439\u043d \u043d\u043e\u0447\u044c\u044e\u00bb \u043d\u0430 \u00ab\u0435\u0436\u0435\u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043f\u0434\u0435\u0439\u0442\u00bb \u2014 \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 SLA \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 costs.<\/p>\n

          \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438<\/p>\n

          (\u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0438 sensitivity-\u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u2014 \u0432 PDF \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438)<\/p>\n

          \u0427\u0442\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u0440\u0438\u0432\u044b\u0445. TF \u0438 RL \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0437\u043a\u0438\u0439 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u043f\u0441 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 2\u20133 \u0441\u0443\u0442\u043e\u043a \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u043c \u043f\u043b\u0430\u0442\u043e 15\u201320%. \u042d\u0442\u043e \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c \u00ab\u0441\u043b\u043e\u043c\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c\u00bb. Metabolic AI \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0432\u0443\u0445\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d\u0447\u0430\u0442\u0443\u044e \u0434\u0435\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\u0446\u0438\u044e: ~78% \u043f\u043b\u0430\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 ~4 \u0441\u0443\u0442\u043e\u043a, \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434 \u0437\u0430 \u043e\u043a\u043d\u043e ~12 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432, \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u043b\u0430\u0442\u043e ~55% \u0441 \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u0440\u0435\u0439\u0444\u043e\u043c \u0434\u043e ~38% \u043a 30 \u0441\u0443\u0442\u043a\u0430\u043c.<\/p>\n

          \u041a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e. TF\/RL \u043e\u0431\u0432\u0430\u043b\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0435\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u2248 noise floor). Metabolic AI \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439, \u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c. \u0412 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0435 \u043d\u0430 production: \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u00ab\u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u0435\u0449\u0451 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0435, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0442\u0435\u0440\u043f\u0435\u0442\u044c \u0434\u043e \u043f\u043b\u0430\u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u00bb \u0438 \u00ab\u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435\u00bb.<\/p>\n

          \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u2014 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0442\u0440\u0435\u0439\u043d\u0430. \u041c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u2014 \u0432\u043d\u0435 scope \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n

          ELF \u2014 \u043e\u0431\u0430 \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044f<\/p>\n

          \u0421\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u041f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044c A (40 \u00b0C)\u041f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044c B (25 \u00b0C) Transformer 7B int8170.0 \u043c\u044158 \u043c\u0441 RL baseline (PPO)17.0 \u043c\u044114 \u043c\u0441 Metabolic AI (ours)16.9 \u043c\u044114 \u043c\u0441 \u0412 indoor-\u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0435 \u0442\u0440\u043e\u0442\u0442\u043b\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u0442\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u2014 \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0435\u0433\u043e p99 = 58 \u043c\u0441, \u0432\u0441\u0451 \u0435\u0449\u0451 \u0432 3.5\u00d7 \u0445\u0443\u0436\u0435, \u043d\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439. Metabolic AI \u0438 RL \u0432 \u043d\u0438\u0447\u044c\u044e \u0432 \u043e\u0431\u043e\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044f\u0445. \u042d\u0442\u043e \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0435\u043d\u0447\u0430: \u043c\u044b \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0434 \u0441\u0435\u0431\u044f, \u043d\u0430 \u0445\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0438 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043d\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u043e \u043b\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n

          Sensitivity-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u2014 \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u044f\u0432\u043a\u0438<\/p>\n

          \u041a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043d\u044b\u0439 MELT (Metabolic AI \/ TF) \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u0430 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430:<\/p>\n

          0.33\u00d70.5\u00d71.0\u00d72.0\u00d73.33\u00d7 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 90%1692\u00d71916\u00d72359\u00d72904\u00d73384\u00d7 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 85%1357\u00d71538\u00d71893\u00d72331\u00d72716\u00d7 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 80%1121\u00d71270\u00d71564\u00d71925\u00d72243\u00d7 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 75%1250\u00d71416\u00d71744\u00d72147\u00d72501\u00d7 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 70%1154\u00d71307\u00d71609\u00d71981\u00d72308\u00d7 \u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435: 1121\u00d7 (\u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 80%, \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442). \u042d\u0442\u043e \u0445\u0443\u0434\u0448\u0438\u0439 \u0443\u0433\u043e\u043b \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043a\u0438 \u2014 \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432 \u0432\u0441\u0451 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u0442\u0440\u0451\u0445\u0437\u043d\u0430\u0447\u043d\u044b\u0439. \u041e\u0442\u0440\u044b\u0432 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0451\u0442 \u0441 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e TF \u0441\u0432\u0430\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0430 Metabolic AI \u2014 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c ~0.7. \u0417\u0430\u044f\u0432\u043a\u0430 \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u0430 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n

          \u041a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043d\u044b\u0439 MELT \u2014 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0421\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430MELT-\u0441\u043a\u043e\u0440 (default)\u041e\u0442\u0440\u044b\u0432 Transformer 7B int81.00\u2014 RL baseline (PPO)97.2~100\u00d7 Metabolic AI (ours)1564~1600\u00d7 \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0432 \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432 \u2014 DSI. \u042d\u0442\u043e \u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u0435\u0437\u0430: Metabolic AI \u043d\u0435 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u043d\u0430 \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0432\u043e\u0434\u0435. Metabolic AI \u043d\u0435 \u0441\u0434\u044b\u0445\u0430\u0435\u0442, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u043e\u0434\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n

          Threats to Validity \u0413\u0434\u0435 \u0431\u0435\u043d\u0447 \u0438 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043a\u0438 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u044b \u2014 \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e:<\/p>\n

          \u0423\u0437\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u043e\u043c\u0435\u043d\u0430. MELT-1.0 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f closed-loop manipulation \u0441 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e-\u0441\u0438\u043b\u043e\u0432\u044b\u043c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043e\u043c. \u041f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441 \u043d\u0430 streaming finance, NLP-\u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0438, \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0443 \u2014 \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0430, \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 MELT-1.1 (Q4 2026).<\/p>\n

          \u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430. \u041c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439, \u043c\u043e\u043d\u043e\u0442\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439, \u0432 \u043b\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e VAE-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430. Adversarial drift, abrupt shift, \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 drift \u2014 \u0432\u043d\u0435 scope RC1.<\/p>\n

          \u0422\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0439. 40 \u00b0C \u2014 outdoor \/ industrial. \u0414\u043b\u044f \u0442\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u0435\u0435 25 \u00b0C, \u0433\u0434\u0435 \u043d\u0430\u0448 \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432 \u043f\u043e ELF \u0438\u0441\u0447\u0435\u0437\u0430\u0435\u0442. \u0414\u043b\u044f \u0445\u043e\u043b\u043e\u0434\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0438\u043c \u2014 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0440\u044b\u0442.<\/p>\n

          \u0417\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0441\u0442\u044c Metabolic AI. \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043f\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0411\u0435\u043d\u0447 \u043e\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u2014 \u0432\u0441\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0435 \u043b\u044e\u0431\u044b\u043c \u0436\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043f\u043e \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u0443.<\/p>\n

          \u041a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0442. Sensitivity-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441 1121\u00d7\u20133384\u00d7. \u041b\u044e\u0431\u0430\u044f \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0441\u043e\u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0436\u0434\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u0430, \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430 \u0438 \u0442\u0430\u0440\u0438\u0444\u0430. \u041c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0441 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0439 \u00ab1600\u00d7\u00bb \u0432\u043d\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u2014 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0435\u043d.<\/p>\n

          Cold start \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f DSI. Metabolic AI \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0444\u0430\u0437\u044b \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u043e\u043c (\u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u0438 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442). \u0414\u043b\u044f \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0435\u0432 \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u043c\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0448\u0442\u0440\u0430\u0444 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0441\u0438\u0442\u044c \u0432\u044b\u0433\u043e\u0434\u0443 \u043e\u0442 DSI. \u0411\u0435\u043d\u0447 MELT-Restart \u2014 \u0432 roadmap.<\/p>\n

          \u0421\u0438\u043b\u0430 baseline\u2019\u0430. \u041c\u044b \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u043c \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c 7B \u0438 \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u043e\u0439 PPO. \u041d\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441 \u0444\u0440\u043e\u043d\u0442\u0438\u0440-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 (GPT-5, Claude 4) \u2014 \u043d\u0435\u0442 API \u0432 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u0438\u0442 \u2014 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c.<\/p>\n

          \u0427\u0442\u043e \u043c\u044b \u041d\u0415 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0427\u0442\u043e \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u044b \u0443\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u043b\u0438. \u041d\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u043b\u0438 \u2014 \u043e\u043d\u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 (\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043e\u043c\u0435\u043d, peak accuracy, \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u043e \u0441 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c \u043e\u0445\u043b\u0430\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c). \u041d\u0435 \u0432\u043e\u044e\u0439\u0442\u0435 \u0441 \u0432\u043e\u0437\u0434\u0443\u0445\u043e\u043c.<\/p>\n

          \u0427\u0442\u043e Metabolic AI \u2014 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 AGI. Metabolic AI \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0441 \u0434\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0432 \u0442\u0440\u0451\u0445 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u0412\u0441\u0451.<\/p>\n

          Peak accuracy \u043d\u0430 in-distribution \u0442\u0435\u0441\u0442\u0435. TF-7B \u0434\u0430\u0451\u0442 +6\u20138 \u043f.\u043f. \u041d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u043a\u0435 \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0438\u0433\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c. \u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b? \u0421\u043c. \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0434\u0435\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n

          \u0421\u043a\u0435\u0439\u043b\u0438\u043d\u0433 \u043a 100B+ \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0451\u043c\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u043c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435; \u044d\u043a\u0441\u0442\u0440\u0430\u043f\u043e\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0432\u0432\u0435\u0440\u0445 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0430.<\/p>\n

          \u0412\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0425\u0430\u0440\u043d\u0435\u0441\u0441 \u0431\u0435\u043d\u0447\u0430 (\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430, \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 VAE-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u0434\u043e\u043c\u0435\u043d\u0430, \u043e\u0440\u0430\u043a\u0443\u043b, \u0442\u0435\u0440\u043c\u043e\u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b, \u043b\u043e\u0433-\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442, sensitivity-\u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u044b) \u2014 \u043d\u0430 GitHub \u043f\u043e\u0434 Apache-2.0, Q3 2026 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u0432\u044c\u044e.<\/p>\n

          \u0421\u0446\u0435\u043d\u044b manipulation-\u0434\u043e\u043c\u0435\u043d\u0430 \u2014 Isaac Lab 2.x \u0441 \u043f\u0430\u0442\u0447\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f drift-injector.<\/p>\n

          \u041b\u043e\u0433\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u043e\u0432 (5 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u00d7 3 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u00d7 30 \u0441\u0443\u0442\u043e\u043a \u00d7 2 \u0442\u0435\u043c\u043f-\u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044f, ~900 \u0447\u0435\u043b-\u0441\u0443\u0442\u043e\u043a wall clock) \u2014 \u043d\u0430 Zenodo \u0441 DOI.<\/p>\n

          \u0411\u0435\u043d\u0447 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434 CC-BY 4.0 (\u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b) + Apache-2.0 (\u0445\u0430\u0440\u043d\u0435\u0441\u0441). \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435, \u043c\u0435\u0440\u044c\u0442\u0435 \u043a\u043e\u0433\u043e \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435, \u0441\u043f\u043e\u0440\u044c\u0442\u0435 \u0441 \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u0430\u0445.<\/p>\n

          \u0414\u043e\u0440\u043e\u0436\u043d\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 MELT-1.0 (\u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441) \u2014 manipulation, edge, \u0434\u0432\u0430 \u0442\u0435\u043c\u043f-\u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044f, sensitivity, \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u0442\u0430\u0440\u0438\u0444<\/p>\n

          MELT-1.1 (Q4 2026) \u2014 streaming finance \/ real-time anomaly detection, \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b, \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0434\u043e\u043c\u0435\u043d (\u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0439 threat to validity #1)<\/p>\n

          MELT-1.2 \u2014 adversarial drift, abrupt shift, \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 drift<\/p>\n

          MELT-Restart \u2014 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0435\u043d\u0447 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u0441 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u0438\u043c cold start<\/p>\n

          MELT-2.0 \u2014 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c, energy-budgeted swarm<\/p>\n

          \u0424\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043d\u043e\u0442\u0430 \u0411\u0435\u043d\u0447 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d \u043f\u043e\u0434 \u0441\u0435\u0431\u044f \u2014 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435, \u0430 \u043d\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f\u0445. \u041e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d \u2014 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0433 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u0443 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c. \u0412\u043d\u0443\u0442\u0440\u044c Metabolic AI \u043d\u0435 \u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u2014 \u043f\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442.<\/p>\n

          \u0425\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0441 \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u043c\u0438 \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0442\u0435\u043c \u0436\u0435 30 \u0441\u0443\u0442\u043a\u0430\u043c, \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0443, \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435 \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u0443. \u0421\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u044b \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 VAE-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442.<\/p>\n

          \u041d\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u2014 \u043c\u0435\u0440\u044c\u0442\u0435 \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 MMLU, \u0434\u0435\u043b\u043e \u0445\u043e\u0437\u044f\u0439\u0441\u043a\u043e\u0435. \u0422\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0443\u0434\u0438\u0432\u043b\u044f\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0434\u0432\u0435 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438 \u043c\u0438\u043c\u043e.<\/p>\n

          \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 PDF \u0441 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0435\u0439, \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438, sensitivity-\u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c FAQ \u2014 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c.<\/a><\/p>\n

          \u041a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u2014 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043c\u0435\u0442\u0430\u0431\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c\u0443 \u0443\u0436\u0435 10 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432. \u041e\u043d \u0441\u043e\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0431\u0435\u043d\u0447\u0430. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0442\u043e \u2014 \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043f\u0440\u043e \u0441\u0435\u0434\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u043c\u0430\u0440\u043a\u043e\u0432\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0434\u0435\u044f\u043b\u043e \u0438 \u043f\u0440\u043e \u0442\u043e, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043c\u044b \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0437\u0430\u043d\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c \u043c\u0435\u0442\u0430\u0431\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u0418\u0418. \u042d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0451 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e.<\/p>\n<\/div>\n

          \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1036098\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

          \u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u0435\u0449\u0451 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0431\u0435\u043d\u0447, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 MMLU \u0432\u043e\u043d \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442?\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0435\u0442 \u043f\u044f\u0442\u044c \u0430\u043a\u0430\u0434\u0435\u043c\u0438\u044f \u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 AI \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a\u0430. MMLU, BIG-bench, HELM, GPQA \u2014 \u0432\u0441\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c, \u00ab\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445\u00bb. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0440\u0438\u0442. \u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0439 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435:\u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0434\u0435\u043d\u0435\u0433 \u0438 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430 \u0433\u043e\u0434 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043b\u0443\u0430\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438\u043c\u0438\u0440 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f (\u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b, \u043e\u0441\u0432\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0438\u0437\u043d\u043e\u0441 \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0438\u0437\u043d\u043e\u0441 \u0434\u0430\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432), \u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0442\u0440\u0435\u0439\u043d \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043a\u0430\u043a \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0432\u043e\u0434\u0443 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u0435\u043d\u0441\u043e\u0440\u043e\u043c \u0438 \u043c\u043e\u0442\u043e\u0440\u0447\u0438\u043a\u043e\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u0431\u044e\u0434\u0436\u0435\u0442 \u0432 20 \u043c\u0441, \u0438 \u043e\u043d \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0443\u043c\u043d\u0430\u041d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435 \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440\u0435 \u0432\u044b\u0448\u043b\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u0440\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u201c\u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u201d AI-\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u2014 \u03b1, R(S), \u03c4(S), E \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u041a\u043e\u043b\u043c\u043e\u0433\u043e\u0440\u043e\u0432\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0418\u0434\u0435\u044f \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u0430\u044f, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435. \u041d\u043e \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0442. \u041c\u044b \u0442\u0435\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c \u0432\u044b\u043a\u0430\u0442\u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b \u0441 \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u043c\u0438, \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u043e\u043c \u0438 \u043e\u0440\u0430\u043a\u0443\u043b\u043e\u043c, \u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u00ab\u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u00bb \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u044b \u2014 \u0435\u0451 \u043d\u0430\u0434\u043e \u043c\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0447\u0430\u0441\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u043e\u0439.MELT-1 \u2014 Metabolic Endurance & Lifelong Throughput. \u041f\u043e \u0434\u0443\u0445\u0443 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0435 \u043a MLPerf Inference, \u0447\u0435\u043c \u043a MMLU: \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e peak accuracy, \u0430 \u043f\u0440\u043e endurance \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u043e\u0439.\u0422\u0440\u0438 \u043e\u0441\u0438CtC \u2014 Cost-to-Competence\u0414\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432 \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u044d\u043d\u0435\u0440\u0433\u0438\u0438 \u043d\u0430 1 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0437\u0430\u043c\u043a\u043d\u0443\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0442\u043b\u0438. \u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u0430, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0451\u043d \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 ELF-\u043e\u043a\u043d\u0430 \u0438 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0435\u043d \u043f\u043e domain-\u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0440\u0430\u043a\u0443\u043b\u0443.CtCP avg \u22c5 t 1 M 1000 \u22c5 \u03c0 kWh , t 1 M10 6 throughput \u22c5 success rate CtC= 1000 P avg \u200b \u22c5t 1M \u200b\u200b \u22c5\u03c0 kWh \u200b ,t 1M \u200bthroughput\u22c5success rate 10 6\u200b\u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u0440\u0438 \u0442\u0440\u0451\u0445 \u0442\u0430\u0440\u0438\u0444\u0430\u0445: $0.07\/kWh (RU industrial), $0.15\/kWh (EU baseline), $0.22\/kWh (DE\/CA residential edge). \u042d\u0442\u043e \u0441\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0451\u043a \u00ab\u0432\u044b \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u043c \u0442\u0430\u0440\u0438\u0444\u0435\u00bb.DSI \u2014 Drift Survival Index\u0427\u0430\u0441\u044b \u0434\u043e \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f success rate \u043d\u0438\u0436\u0435 80% \u043e\u0442 \u0438\u043d\u0434\u0438\u0432\u0438\u0434\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b, \u0431\u0435\u0437 \u0440\u0435\u0442\u0440\u0435\u0439\u043d\u0430, \u0431\u0435\u0437 \u0444\u0430\u0439\u043d\u0442\u044e\u043d\u0430, \u0431\u0435\u0437 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u00ab\u0423\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u00bb = \u0442\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0430 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u0430.\u041f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430 (\u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0441\u0435 \u043c\u0435\u0440\u0438\u043b\u0438 \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445):\u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0434\u043e\u043c\u0435\u043d \u2014 manipulation scene \u0432 Isaac Lab 2.x\u0441\u0434\u0432\u0438\u0433 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043b\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e VAE-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u0434\u043e\u043c\u0435\u043d\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u044b \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u0435\u043c \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0445\u0430\u0440\u043d\u0435\u0441\u0441\u043e\u043c\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e 0.3 \u03c3 \/ \u0441\u0443\u0442\u043a\u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043b\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u0435\u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0441\u0438 \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430: \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043e\u0441\u0432\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f (3000\u20136500 K), \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0443\u0440, \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, intrinsic-\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044bsensitivity-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u2014 \u043f\u0440\u0438 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f\u0445 0.33\u00d7 \u2014 3.33\u00d7 \u043e\u0442 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u041a\u0430\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0443 \u2014 \u0435\u0451 \u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0435\u043b\u043e. \u0411\u0435\u043d\u0447 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442 \u0432\u044b\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u043d\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431. \u0425\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 online learning, \u043c\u0435\u0442\u0430\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u0439-\u0431\u0443\u0444\u0435\u0440, \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0441\u0435\u0434\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u2014 \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430. \u041c\u044b \u0442\u0443\u0442 \u043d\u0435 \u0434\u0438\u043a\u0442\u0443\u0435\u043c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.ELF \u2014 Embodied Latency Floorp99-\u043b\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0442\u043b\u0438 \u0441\u0435\u043d\u0441\u043e\u0440 \u2192 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u2192 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0430 edge-\u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 6 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0432\u0430, \u0432 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044f\u0445:\u041f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044c A: 40 \u00b0C ambient, \u043f\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0445\u043b\u0430\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 (outdoor \/ industrial)\u041f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044c B: 25 \u00b0C ambient, slow airflow 0.5 \u043c\/\u0441 (indoor robotics \/ cleanroom)\u0414\u0432\u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u2014 \u0441\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0451\u043a \u00ab\u0432\u044b \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e \u043f\u043e\u0434 \u0441\u0435\u0431\u044f\u00bb.\u041a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043d\u044b\u0439 MELTMELTDSI \u22c5 N success\/\u0434\u0435\u043d\u044c CtC \u22c5 ELF MELT= CtC\u22c5ELF DSI\u22c5N success\/\u0434\u0435\u043d\u044c \u200b\u200b\u0411\u0435\u0437\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430. \u041d\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043a baseline-\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u0443 = 1.00. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u0435 80%, \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430 1.0\u00d7 (0.3 \u03c3\/\u0441\u0443\u0442), \u0442\u0430\u0440\u0438\u0444\u0435 $0.07\/kWh, \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0435 A.\u0421\u0435\u0442\u0430\u043f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 Edge-\u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u043eNVIDIA Jetson AGX Orin 64GB, MAXN \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c, \u043f\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0434\u0438\u0430\u0442\u043e\u0440 Cloud-\u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u044fSelectel, GPU-\u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433 \u043f\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 \u041e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u0440\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u0434, 40 \u00b1 0.5 \u00b0C \/ 25 \u00b1 0.5 \u00b0C, \u0432\u043b\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c 45% \u0414\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c30 \u0441\u0443\u0442\u043e\u043a \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 DomainClosed-loop manipulation (pick-and-place \u043f\u043e\u0434 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0448\u0443\u043c\u043e\u043c + force feedback) \u041f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d5 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432, \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 seed \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430 \u0422\u0430\u0440\u0438\u0444\u044b$0.07 \/ $0.15 \/ $0.22 \u0437\u0430 kWh \u0423\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430:TF-7B-int8 \u2014 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f Llama-class \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c 7B \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, INT8 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, vLLM-\u0441\u0442\u0438\u043b\u044c \u0440\u0430\u043d\u043d\u0435\u0440. \u041a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433 \u2014 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430, vendor settings.RL-PPO \u2014 \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u0430\u044f PPO-policy, ~12M \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, 200M \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0442\u0440\u0435\u0439\u043d\u0430 \u0432 \u0441\u0438\u043c\u0435. \u0421\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 baseline \u0434\u043b\u044f manipulation.Metabolic AI (ours) \u2014 \u043d\u0430\u0448\u0430 non-transformer \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430. Online learning, \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u043a\u0430, \u0431\u0435\u0437 backprop \u0432 runtime. \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u2014 \u043f\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u044f\u0432\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u0438\u0437\u044b. \u0411\u0435\u043d\u0447 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0435\u043d \u0431\u0435\u0437 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439: \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 Metabolic AI, \u043e\u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u0443.FAQ \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0443\u0436\u0435 \u043f\u0438\u0448\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u042f \u0437\u043d\u0430\u044e \u0441\u0432\u043e\u044e \u0430\u0443\u0434\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e. \u0421\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u044e \u043d\u0430 \u043f\u044f\u0442\u044c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u044f \u0431\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u043b \u0441\u0430\u043c, \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0432 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442.\u00ab\u0410 fair \u043b\u0438 baseline? \u041c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b \u0432\u0437\u044f\u043b\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440.\u00bb Llama-class 7B INT8, vLLM-\u0441\u0442\u0438\u043b\u044c \u0440\u0430\u043d\u043d\u0435\u0440, vendor settings. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f, \u043d\u043e \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f edge-\u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u044f \u2014 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 7B \u0432 INT8 \u043d\u0430 Jetson AGX Orin 64GB \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043b\u0435\u0437\u0435\u0442 \u0432 \u043b\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c 20 \u043c\u0441 \u043d\u0438 \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0434 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0439 \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435. \u0426\u0438\u0444\u0440\u044b \u0434\u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u2014 \u0434\u0432\u0435 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b.\u00ab\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0435 Llama 3 \/ Mistral \/ Qwen \/ Gemma \/ [\u0432\u0430\u0448 \u0444\u0430\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442]?\u00bb \u041f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0431\u0435\u043d\u0447 \u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 endurance \u043f\u043e\u0434 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u043e\u043c \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0430 \u043d\u0435 peak accuracy \u043d\u0430 in-distribution \u0442\u0435\u0441\u0442\u0435. \u041b\u044e\u0431\u0430\u044f \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440-\u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 7B \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0434\u0430\u0441\u0442 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0443\u044e \u043a\u0440\u0438\u0432\u0443\u044e \u0434\u0435\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0435\u0437 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b, \u0430 \u043d\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. Llama vs Mistral \u0434\u0430\u0434\u0443\u0442 \u00b115% \u043f\u043e DSI, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u043d\u0443\u044e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043d\u0430 30 \u0441\u0443\u0442\u043a\u0430\u0445 \u0431\u0435\u0437 \u0440\u0435\u0442\u0440\u0435\u0439\u043d\u0430 \u043d\u0435 \u0441\u0432\u0430\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0435 \u2014 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0443 \u043a \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u0441 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e.\u00ab\u0410 \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 MMLU \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0439 \u0431\u0435\u043d\u0447?\u00bb \u041d\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0439. \u041d\u0435\u0441\u043e\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f embodied-\u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0435\u0432. MMLU \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0441\u0438. \u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435. \u041e\u043d \u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d \u0432 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u00ab\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c X \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 87.3%\u00bb. \u0423 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439: \u00ab\u0430 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0434\u0432\u0435 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0435 +0.3 \u03c3\/\u0441\u0443\u0442\u043a\u0438 \u044d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0435\u0449\u0451 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c?\u00bb. MMLU \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u00ab\u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0434\u0432\u0435 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u00bb. MELT-1 \u2014 \u043f\u0440\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0438\u0445 \u043e\u0440\u0442\u043e\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043d\u0435 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438.\u00abINT8 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0438\u0442\u0435 FP16.\u00bb \u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u043b\u0438. FP16 \u0434\u0430\u0451\u0442 +3 \u043f.\u043f. \u043f\u043e success rate \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0447\u0430\u0441 \u0438 \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u043f\u0441 \u043a ~15% \u043a \u043a\u043e\u043d\u0446\u0443 4-\u0445 \u0441\u0443\u0442\u043e\u043a, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0434\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u043d\u0435 \u0432 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432, \u0430 \u0432 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u0430 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0435\u0437 backprop. \u041a\u0440\u0438\u0432\u0430\u044f \u0442\u0430 \u0436\u0435, \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u043f\u0441\u0430 \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 ~6 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0432\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e. \u041d\u0430 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u043d\u0433 \u043d\u0435 \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442. \u041b\u043e\u0433\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c \u043a \u0440\u0435\u0432\u0438\u0437\u0438\u0438 RC2.\u00ab\u0410 \u0447\u0442\u043e \u0441 peak accuracy \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u043a\u0435? \u041c\u043e\u043b\u0447\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0437\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e.\u00bb \u041d\u0435 \u043c\u043e\u043b\u0447\u0438\u043c. \u041d\u0430 in-distribution \u0442\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430 TF-7B \u0434\u0430\u0451\u0442 +6\u20138 \u043f.\u043f. \u043a Metabolic AI \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0435. \u041c\u044b \u044d\u0442\u043e \u044f\u0432\u043d\u043e \u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u00ab\u0427\u0442\u043e \u043c\u044b \u041d\u0415 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u00bb. \u0411\u0435\u043d\u0447 \u043f\u0440\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435: \u043f\u0440\u043e \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 11 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u043d\u0430 +6 \u043f.\u043f. \u0432\u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438, \u0430 \u043d\u0430 \u221265 \u043f.\u043f. \u043f\u043e\u0437\u0430\u0434\u0438, \u0438 \u044d\u0442\u0430 \u0434\u0435\u043b\u044c\u0442\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u0435\u0437 \u0440\u0435\u0442\u0440\u0435\u0439\u043d\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0438\u0434\u0451\u0442 \u043e\u0444\u043b\u0430\u0439\u043d.\u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u2014 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b.\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b CtC \u2014 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u0442\u0430\u0440\u0438\u0444\u043d\u0430\u044f\u0421\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430@ $0.07\/kWh@ $0.15\/kWh@ $0.22\/kWhvs TF Transformer 7B int8$0.091$0.195$0.2861.0\u00d7 RL baseline (PPO)$0.014$0.030$0.0446.5\u00d7 Metabolic AI (ours)$0.010$0.021$0.0319.4\u00d7 \u0410\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432 \u0432 \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u0430\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0451\u0442 \u0441 \u0442\u0430\u0440\u0438\u0444\u043e\u043c, \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f. \u041d\u0430 \u0433\u043e\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u0435 30 \u0441\u0443\u0442\u043e\u043a \u043f\u0440\u0438 $0.22\/kWh \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 TF vs Metabolic AI = $0.255 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041d\u0430 \u0442\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0443\u0441\u0442\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430 50M \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0433\u043e\u0434 \u2014 $12.7k \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0438 \u0432 \u0433\u043e\u0434 \u0441 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u044e\u043d\u0438\u0442\u0430.DSI \u2014 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 80%, \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430\u0421\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435\u03c3\u0412 \u0441\u0443\u0442\u043a\u0430\u0445 Transformer 7B int811.0 \u04471.10.46 RL baseline (PPO)7.4 \u04470.80.31 Metabolic AI (ours)95.0 \u04472.84.0 8.5\u00d7 \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432 \u043f\u043e \u0432\u044b\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e. \u042d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0445\u0432\u0430\u0442\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0446\u0438\u043a\u043b \u0434\u0435\u043f\u043b\u043e\u044f \u0441 \u00ab\u0435\u0436\u0435\u0434\u043d\u0435\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0442\u0440\u0435\u0439\u043d \u043d\u043e\u0447\u044c\u044e\u00bb \u043d\u0430 \u00ab\u0435\u0436\u0435\u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043f\u0434\u0435\u0439\u0442\u00bb \u2014 \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 SLA \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 costs.\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438(\u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0438 sensitivity-\u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u2014 \u0432 PDF \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438)\u0427\u0442\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u0440\u0438\u0432\u044b\u0445. TF \u0438 RL \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0437\u043a\u0438\u0439 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u043f\u0441 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 2\u20133 \u0441\u0443\u0442\u043e\u043a \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u043c \u043f\u043b\u0430\u0442\u043e 15\u201320%. \u042d\u0442\u043e \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c \u00ab\u0441\u043b\u043e\u043c\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c\u00bb. Metabolic AI \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0432\u0443\u0445\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d\u0447\u0430\u0442\u0443\u044e \u0434\u0435\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\u0446\u0438\u044e: ~78% \u043f\u043b\u0430\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 ~4 \u0441\u0443\u0442\u043e\u043a, \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434 \u0437\u0430 \u043e\u043a\u043d\u043e ~12 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432, \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u043b\u0430\u0442\u043e ~55% \u0441 \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u0440\u0435\u0439\u0444\u043e\u043c \u0434\u043e ~38% \u043a 30 \u0441\u0443\u0442\u043a\u0430\u043c.\u041a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e. TF\/RL \u043e\u0431\u0432\u0430\u043b\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0435\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u2248 noise floor). Metabolic AI \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439, \u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c. \u0412 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0435 \u043d\u0430 production: \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u00ab\u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u0435\u0449\u0451 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0435, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0442\u0435\u0440\u043f\u0435\u0442\u044c \u0434\u043e \u043f\u043b\u0430\u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u00bb \u0438 \u00ab\u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435\u00bb.\u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u2014 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0442\u0440\u0435\u0439\u043d\u0430. \u041c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u2014 \u0432\u043d\u0435 scope \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.ELF \u2014 \u043e\u0431\u0430 \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044f\u0421\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u041f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044c A (40 \u00b0C)\u041f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044c B (25 \u00b0C) Transformer 7B int8170.0 \u043c\u044158 \u043c\u0441 RL baseline (PPO)17.0 \u043c\u044114 \u043c\u0441 Metabolic AI (ours)16.9 \u043c\u044114 \u043c\u0441 \u0412 indoor-\u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0435 \u0442\u0440\u043e\u0442\u0442\u043b\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u0442\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u2014 \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0435\u0433\u043e p99 = 58 \u043c\u0441, \u0432\u0441\u0451 \u0435\u0449\u0451 \u0432 3.5\u00d7 \u0445\u0443\u0436\u0435, \u043d\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439. Metabolic AI \u0438 RL \u0432 \u043d\u0438\u0447\u044c\u044e \u0432 \u043e\u0431\u043e\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044f\u0445. \u042d\u0442\u043e \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0435\u043d\u0447\u0430: \u043c\u044b \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0434 \u0441\u0435\u0431\u044f, \u043d\u0430 \u0445\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0438 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043d\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u043e \u043b\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.Sensitivity-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u2014 \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u044f\u0432\u043a\u0438\u041a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043d\u044b\u0439 MELT (Metabolic AI \/ TF) \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u0430 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430:0.33\u00d70.5\u00d71.0\u00d72.0\u00d73.33\u00d7 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 90%1692\u00d71916\u00d72359\u00d72904\u00d73384\u00d7 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 85%1357\u00d71538\u00d71893\u00d72331\u00d72716\u00d7 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 80%1121\u00d71270\u00d71564\u00d71925\u00d72243\u00d7 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 75%1250\u00d71416\u00d71744\u00d72147\u00d72501\u00d7 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 70%1154\u00d71307\u00d71609\u00d71981\u00d72308\u00d7 \u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435: 1121\u00d7 (\u043f\u043e\u0440\u043e\u0433 80%, \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442). \u042d\u0442\u043e \u0445\u0443\u0434\u0448\u0438\u0439 \u0443\u0433\u043e\u043b \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043a\u0438 \u2014 \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432 \u0432\u0441\u0451 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u0442\u0440\u0451\u0445\u0437\u043d\u0430\u0447\u043d\u044b\u0439. \u041e\u0442\u0440\u044b\u0432 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0451\u0442 \u0441 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e TF \u0441\u0432\u0430\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0430 Metabolic AI \u2014 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c ~0.7. \u0417\u0430\u044f\u0432\u043a\u0430 \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u0430 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445.\u041a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043d\u044b\u0439 MELT \u2014 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0421\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430MELT-\u0441\u043a\u043e\u0440 (default)\u041e\u0442\u0440\u044b\u0432 Transformer 7B int81.00\u2014 RL baseline (PPO)97.2~100\u00d7 Metabolic AI (ours)1564~1600\u00d7 \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0432 \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432 \u2014 DSI. \u042d\u0442\u043e \u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u0435\u0437\u0430: Metabolic AI \u043d\u0435 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u043d\u0430 \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0432\u043e\u0434\u0435. Metabolic AI \u043d\u0435 \u0441\u0434\u044b\u0445\u0430\u0435\u0442, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u043e\u0434\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f.Threats to Validity \u0413\u0434\u0435 \u0431\u0435\u043d\u0447 \u0438 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043a\u0438 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u044b \u2014 \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e:\u0423\u0437\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u043e\u043c\u0435\u043d\u0430. MELT-1.0 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f closed-loop…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-480015","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/480015","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=480015"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/480015\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=480015"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=480015"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=480015"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}