Generalist AIは、GEN-1.5をリリースした。これは研究指向のロボット基盤モデルであり、30秒のコンテキストウィンドウを通じて、たった1回の3〜12秒間のデモから新しい物理操作タスクを学習できる。

この機能は「物理プロンプティング」と呼ばれ、明示的に設計されたものではなく、物理相互作用データに対する8ヶ月以上の継続的な事前トレーニングの結果として自発的に出現したものである。

  • 1ショットのインコンテキストプロンプティングにより、勾配更新やファインチューニングなしで、10種類の多様なタスクにおいて平均59%の成功率を達成した。
  • タスクごとに5分間のデータに対して10回の勾配ステップを適用することで、成功率は83%に向上し、重み変化は0.15%未満にとどまった。
  • モデルは、明示的にトレーニングされていない構成一般化、ゼロショットシミュレーションから実世界への転移、および人間からロボットへの模倣能力を示した。

このリリースは物理プロンプティングのスケーリングに関する研究シグナルとして機能しているが、公開された重み、API、またはセルフサービス製品が存在しないため、まだデプロイ可能ではない。