Baidu выводит эволюционный агент Famou в науку, промышленность и защиту лесов

Famou решает задачи, для которых нельзя просто сгенерировать единственный правильный ответ: например, подобрать параметры материала, расписание производства или схему портовой логистики при множестве ограничений. Эксперт задает цель, критерии оценки и известные правила, а система сочетает рассуждения языковой модели с крупномасштабным эволюционным поиском — создает варианты, проверяет их и итеративно улучшает. В версии Famou 2.0 этот подход распространился с настройки алгоритмов на производственное планирование, логистику и технологические процессы; при этом бизнес-правила необязательно заранее полностью формализовать, поскольку специалисты могут корректировать систему обратной связью.

Новая стратегия описана формулой «1+10+N». «1» означает базового самоэволюционирующего агента, «10» — десять междисциплинарных результатов в областях от прогнозирования механизмов по данным и ускорения научных симуляций до поиска проверяемых целей и автономного поведения в динамической среде. «N» — открытая программа долгосрочного сотрудничества с исследователями. Она рассчитана на 100 ученых и разделена на трек поддержки самостоятельных академических проектов и вторую волну R&D Pioneer для молодых и будущих исследователей, работающих над научными либо индустриальными задачами.

У Baidu уже есть примеры такого поиска в нескольких дисциплинах. Команда Университета Цинхуа использовала Famou вместе с физическими принципами электромагнетизма для автоматического проектирования нейросетевой архитектуры, предсказывающей свойства электромагнитных материалов; результат приняли на IEEE ECCE 2026. Совместный с математическим факультетом Цинхуа агент Famou-Lean решил все 12 сложных доказательств теста FATE-H, а число закрытых шагов доказательства выросло на 210%. В экспериментах с роботами поиск управляющих стратегий дал заявленное улучшение на 289% для двигательного управления, на 150% для ловкой роботизированной кисти и на 73% для классических задач управления.

В промышленности тот же механизм применяется к уже хорошо оптимизированным системам, где даже несколько дополнительных процентов имеют заметную стоимость. После сотен циклов эволюционного поиска прототип для системы управления терминалом порта Циндао улучшил совокупность ключевых показателей более чем на 10%. При проектировании фотонного чипа ключевой показатель вырос на 11%, равномерность устройства — на 55%, а интегральная оценка — на 6,5%. В автомобильной аэродинамике решение для IAT Automobile достигло 95% точности прогноза сопротивления и сократило один расчет с 24 часов до 10 минут.

Другие внедрения показывают и границы применимости: Famou не отменяет постановку задачи, качественную функцию оценки и проверку результата в симуляции или реальной среде. В энергетическом проекте для безуглеродного индустриального парка система координировала электролизеры, накопители, топливные элементы и тепловые насосы, обеспечив 100% соблюдение заданных ограничений и сократив отклик с двух часов до десяти секунд. В банковском риск-анализе AlphaMo круглосуточно искал признаки риска, повысив эффективность их обнаружения на 320%, а различающую способность — на 10%. Это оптимизаторы для измеримых целей, а не универсальная замена научной или отраслевой экспертизе.

Совместная платформа с Нанкинским лесотехническим университетом переносит эту схему в менее контролируемую природную среду. Раннюю стадию сосновой нематодной болезни трудно заметить при обычном осмотре: внешние изменения еще не проявились, а исследователям приходится перебирать спектральные диапазоны, индексы растительности и их комбинации. Университетская технология распознает риск до видимого изменения цвета дерева, а Famou должен сокращать многомесячный ручной поиск информативных сочетаний признаков. Задача остается актуальной: хотя очаг на горе Цзыцзиншань после 43 лет борьбы сняли с учета в 2026 году, в стране сохраняются 620 зараженных зон в 18 административных регионах провинциального уровня.