A Generalist AI lançou o GEN-1.5, um modelo base de robôs voltado para pesquisa, capaz de aprender novas tarefas de manipulação física a partir de uma única demonstração de 3–12 segundos por meio de sua janela de contexto de 30 segundos. Essa capacidade, denominada "prompting físico", surgiu espontaneamente após mais de oito meses de pré-treinamento contínuo em dados de interação física, em vez de ter sido projetada explicitamente.

  • O prompting in-context one-shot alcançou uma taxa média de sucesso de 59% em 10 tarefas diversas, sem nenhuma atualização de gradiente ou ajuste fino.
  • A aplicação de dez passos de gradiente em cinco minutos de dados por tarefa elevou a taxa de sucesso para 83%, com alterações nos pesos inferiores a 0,15%.
  • O modelo demonstrou generalização composicional, transferência zero-shot de simulação para realidade e capacidades de imitação humano-robô que não foram explicitamente treinadas.

O lançamento serve como um sinal de pesquisa sobre o escalonamento do prompting físico, embora ainda não seja implantável, pois não há pesos públicos, API ou produto self-service disponível.