Пока все обсуждают очередной апдейт GPT, DeepMind тихо переписывает правила игры
22 января 2026 года. Пока мир спорит, какой из языковых моделей доверить написание email, команда DeepMind анонсировала D4RT — модель, которая не генерирует текст. Она генерирует реальность. Вернее, воссоздает ее в четырех измерениях: трех пространственных плюс время. Если предыдущие модели компьютерного зрения работали с застывшими кадрами, D4RT учит ИИ видеть мир таким, какой он есть — динамичным, изменчивым, живым.
Что на самом деле делает D4RT
Представьте обычную видеозапись. Для человека — последовательность кадров. Для D4RT — единая четырехмерная структура. Модель берет видео с нескольких камер (или даже с одной) и восстанавливает не просто 3D-модель сцены, а полную 4D-реконструкцию: как объекты двигались, деформировались, взаимодействовали во времени.
Вот конкретный пример из демо: запись теннисного матча с трех камер. D4RT не просто отслеживает мяч. Она воссоздает полную 4D-траекторию, включая вращение, деформацию при ударе, изменение скорости. И делает это для всех объектов одновременно — игроков, сетки, даже теней на корте.
Почему это не "еще одна модель для видео"
Тут важно понимать разницу. Большинство современных моделей работают с видео как с последовательностью изображений. D4RT работает с видео как с единым четырехмерным континуумом. Разница фундаментальная.
| Традиционные подходы | D4RT |
|---|---|
| Обрабатывают кадры по отдельности | Работает с видео как с целым |
| Трекинг объектов через сопоставление | Единое 4D-представление всех объектов |
| Проблемы с окклюзиями | Восстанавливает скрытые части объектов |
| Статичная 3D-реконструкция | Динамическая 4D-реконструкция |
Именно это отличает D4RT от всего, что было раньше. Модель не просто "запоминает", как объект выглядел в кадре 15. Она понимает, как он должен выглядеть, даже если его часть была скрыта другим объектом. Она экстраполирует движение, предсказывает деформации. По сути, строит внутреннюю физическую модель мира.
Связь с World Models: следующий логический шаг
Если вы читали нашу статью про мирные модели против LLM, то поймете контекст. D4RT — это прямой эволюционный шаг от концепции World Models. Там, где World Models учатся предсказывать следующее состояние мира на основе абстрактных представлений, D4RT делает это на уровне сырых визуальных данных.
Вспомните Genie 3 от той же DeepMind — модель, которая училась предсказывать будущие кадры в играх. D4RT идет дальше. Она не просто предсказывает следующий кадр. Она строит полное четырехмерное представление, которое можно "проиграть" с любого ракурса, в любой момент времени.
Техническая деталь, которая всех удивила: D4RT демонстрирует zero-shot generalization на данные, снятые в совершенно новых условиях. Обучили на спортивных трансляциях и уличном видео — модель справилась с медицинской визуализацией (УЗИ сердца) без дополнительного обучения. Это говорит о том, что она выучила не просто паттерны движений, а фундаментальные принципы динамики объектов.
Почему сейчас? И почему это важно
2025 год стал переломным для reasoning-моделей, как мы писали в итогах года. Но все эти модели работали в символическом пространстве. D4RT работает в пространстве физической реальности. Это другой уровень grounding.
Пока LLM галлюцинируют факты, D4RT галлюцинирует физически корректные движения. И это огромная разница. Первое — ошибка. Второе — творчество в рамках законов физики.
Практические применения (которые уже тестируют)
- Медицинская визуализация: 4D-реконструкция работы сердца в реальном времени из 2D-УЗИ. Кардиологи получают полную динамическую модель, а не набор срезов.
- Автономные системы: Предсказание траекторий движения пешеходов, автомобилей, велосипедистов не как отдельных объектов, а как элементов единой динамической сцены.
- Робототехника: Как мы писали в статье про ИИ-агентов в робототехнике, понимание динамики объектов критично для манипуляций. D4RT дает роботу "чувство" инерции, упругости, деформации.
- Спортивная аналитика: Автоматическая реконструкция матчей в 4D для анализа техники, тактики, выявления паттернов.
Под капотом: как это технически работает
Архитектура D4RT — это гибрид нескольких подходов. Основу составляет видео-трансформер, но с ключевыми модификациями:
- 4D positional encoding: Вместо стандартных позиционных эмбингов для последовательности кадров, D4RT использует эмбинги для четырехмерного пространства-времени.
- Neural Radiance Fields (NeRF) на стероидах: Модель строит не статичное 3D-представление, а динамическое 4D-поле, которое меняется во времени.
- Самовосстанавливающаяся архитектура: Даже при сильных окклюзиях модель достраивает недостающие части объектов, основываясь на их движении до и после момента окклюзии.
Обучение проводилось на огромном датасете разнородных видео: от спортивных трансляций до камер наблюдения, медицинской визуализации и даже синтетических данных из игровых движков. Причем, что интересно, модель показала лучшие результаты на смешанных данных, чем на узкоспециализированных.
Что это значит для разработчиков и исследователей
Пока код и веса модели не опубликованы (классический DeepMind — сначала paper, потом через полгода-год код). Но уже сейчас понятно несколько вещей:
Во-первых, стандартные подходы к компьютерному зрению устаревают. Если ваша задача — работа с видео, готовьтесь к пересмотру архитектур. Во-вторых, мультимодальные модели следующего поколения будут требовать не просто понимания статичных изображений, а понимания динамики. В-третьих, это удар по всем, кто строил карьеру на классическом 3D computer vision.
Связь с другими проектами DeepMind очевидна. SIMA 2, их ИИ-агент для 3D-сред, получит с D4RT суперсилу — понимание динамики объектов не на уровне символов, а на уровне физики. Представьте агента, который не просто "знает", что мяч катится, а понимает, с какой скоростью, под каким углом, с каким вращением.
Проблемы и ограничения (потому что без этого никуда)
D4RT — не панацея. Вычислительная сложность колоссальная. Обучение модели потребовало тысяч GPU-часов. Инференс тоже не быстрый — пока это исследовательская демонстрация, а не production-решение.
Еще одна проблема — "черный ящик". Как и многие трансформерные архитектуры, D4RT выдает прекрасные результаты, но объяснить, почему она решила, что объект должен двигаться именно так, сложно. В медицинских приложениях это критично.
И да, пока нет публичного API, нет кода, нет даже четкого плана по коммерциализации. DeepMind, как всегда, играет в долгую. Сначала публикуют прорывную research paper, потом годами дорабатывают, и только потом (может быть) выпускают продукт.
Что будет дальше
D4RT — это не конечная точка, а начало новой гонки. Уже через месяц ждите аналогичные анонсы от Meta (скорее всего, на основе их видео-трансформеров), NVIDIA (с их экспертизой в NeRF) и, возможно, новых игроков вроде 1X, которые специализируются именно на World Models.
Что это значит для нас? Во-первых, через год-два мы получим инструменты для 4D-реконструкции, доступные любому разработчику. Во-вторых, ожидайте волну приложений в AR/VR — представьте, как вы записываете свое движение на телефон, а потом просматриваете его в VR с любого ракурса. В-третьих, это еще один шаг к ИИ, который понимает мир не через текст, а через физику.
И последнее: если вы думаете, что это только про компьютерное зрение, вы ошибаетесь. Как только модели типа D4RT научатся понимать динамику реального мира, они станут идеальным источником данных для обучения reasoning-моделей. Представьте Society of Thought, где один из "экспертов" — это физическая симуляция реальности, построенная D4RT.
P.S. Пока все обсуждают, сможет ли следующая версия ChatGPT писать код лучше senior-разработчика, DeepMind строит ИИ, который видит мир лучше человека. И это, пожалуй, страшнее и интереснее одновременно.
