GEN-1

GEN-1: Scaling Embodied Foundation Models to Mastery (Generalist AI)进阶

Generalist AI 的第二代具身基础模型，主打把简单任务做到「熟练」

美国机器人公司 Generalist AI 在 2026 年 4 月发布的具身基础模型，是 GEN-0 的后继，预训练用了超过 50 万小时的真实物理交互数据，主要是人佩戴低成本可穿戴设备做日常活动时采集的。官方把目标定为「熟练」（mastery）：可靠、快、能随机应变。据官方数据，每个任务只用约 1 小时机器人数据微调，就能在此前模型成功率约 64% 的任务上做到 99%，折纸盒约 12.1 秒一次，比此前最好水平快约 3 倍。2026 年 8 月的 GEN-1.5 出现了上下文学习能力（不改权重、看示范就会）：看一段 3–12 秒的示范即可做新任务，单次示范平均成功率约 59%。