كشفت شركة Generalist AI عن GEN-1.5، وهو نموذج أساسي متخصص لتعليم الروبوتات مهاماً حركية متنوعة. يعتمد النموذج على آلية تسمى "المطالبة الفيزيائية"، حيث يتلقى مقطع فيديو بسيط مدته 3 إلى 12 ثانية يوضح المهمة المطلوبة، فينفذها الروبوت فوراً دون الحاجة لتعديل الأوزان أو البرمجة الإضافية.

أظهرت الاختبارات على عشر مهام متنوعة أن النموذج حقق معدل نجاح بلغ 59% مباشرة من حالته المسبقة التدريب. وعند تطبيق عشر خطوات تدريب على خمس دقائق من البيانات لكل مهمة، ارتفعت نسبة النجاح إلى 83%. يعتبر هذا الإنجاز فريداً لأن القدرة على التعلم من مثال واحد لم تظهر من قبل في نماذج روبوتية بهذا المستوى من الكفاءة.

يجمع النموذج بين عدة مدخلات منها الفيديو والمستشعرات والبيانات الملكية واللغة، ويحتفظ بنافذة ذاكرة تبلغ 30 ثانية تمكنه من إصدار تسلسلات حركية بتكرار 100 هرتز. تم تطوير GEN-1.5 على مدى أكثر من ثمانية أشهر من التدريب المستمر على بيانات تفاعلات فيزيائية جمعت من منازل ومستودعات ومصانع مختلفة.

ما يميز هذا الإنجاز أن القدرة على التعلم من مثال واحد لم تكن نتيجة تصميم معماري متقصد أو حلقات تعلم فوقية، بل ظهرت تلقائياً من خلال حجم البيانات المستخدمة في التدريب المسبق، على غرار ما حدث مع نموذج GPT-3. أظهر النموذج أيضاً قدرة على التعميم، فعندما تدرب على فرك كتلة داخل وعاء استخدم الموز كفرشاة بديلة وملعقة الغبار لرفع الكتلة بطريقة مختلفة تماماً.

حالياً يقتصر استخدام GEN-1.5 على شركة Generalist AI نفسها ولم يتم إطلاق أوزان علنية أو واجهة برمجية أو نموذج خدمة ذاتية. يمكن الوصول إلى النموذج فقط من خلال شراكات مباشرة مع الشركة.