Generalist AI ने GEN-1.5 जारी किया है, जो एक शोध-केंद्रित रोबोट फाउंडेशन मॉडल है जो अपने 30-सेकंड के संदर्भ विंडो के माध्यम से एकल 3–12 सेकंड के प्रदर्शन से नए भौतिक हैंडलिंग कार्य सीखने में सक्षम है। इस क्षमता को "भौतिक प्रॉम्प्टिंग" कहा जाता है, जो स्पष्ट रूप से डिजाइन किए जाने के बजाय भौतिक इंटरैक्शन डेटा पर आठ महीने से अधिक समय तक निरंतर प्रीट्रेनिंग से स्वतः उत्पन्न हुआ।
- एकल-शॉट इन-कॉन्टेक्स्ट प्रॉम्प्टिंग ने किसी भी ग्रेडिएंट अपडेट या फाइन-ट्यूनिंग के बिना 10 विविध कार्यों पर औसतन 59% सफलता दर हासिल की।
- प्रति कार्य पांच मिनट के डेटा पर दस ग्रेडिएंट स्टेप्स लागू करने से सफलता दर बढ़कर 83% हो गई, जिसमें वजन में परिवर्तन 0.15% से कम था।
- मॉडल ने संयोजक सामान्यीकरण, जीरो-शॉट सिम-टू-रियल ट्रांसफर और मानव-से-रोबोट इमीटेशन क्षमताओं को प्रदर्शित किया, जिनके लिए स्पष्ट रूप से प्रशिक्षित नहीं किया गया था।
यह रिलीज भौतिक प्रॉम्प्टिंग के स्केलिंग के संबंध में एक शोध संकेत के रूप में कार्य करती है, हालांकि यह अभी तक तैनात करने योग्य नहीं है क्योंकि कोई सार्वजनिक वेट्स, API या स्व-सेवा उत्पाद उपलब्ध नहीं है।