Generalist发布GEN-1.5具身基座模型：看一次示范，即可学会新任务
机器人公司Generalist近日发布GEN-1.5具身基座模型。该模型从大规模人类操作数据中学习，并展现出名为“物理提示”（physical prompting）的新能力。研究人员只需用简易夹爪演示一项3至12秒的操作，GEN-1.5无需微调或更新参数，即可在新的物体位置和初始状态下尝试同一任务。在10项新任务上，一次提示的平均成功率达59%。
物理提示类似于大语言模型的文本提示：示范并未被训练进模型，只是临时告诉机器人“现在要做什么”。GEN-1.5还能组合多个物理提示，将两个任务衔接成连续动作，并自动补上示范中未出现的调整位置、换手等步骤。若提供1至5分钟数据并调整1至10次参数，平均成功率可提高至83%。
Generalist一直主张物理智能可以“规模化”（scaling）。从GEN-0到GEN-1，再到此次发布的GEN-1.5，新任务所需的训练数据不断压缩——从数百次参数调整降至数十次、一次，最终变为零。在演示中，机器人甚至能使用未直接教过的工具（如香蕉、簸箕）移作他用，推理出完成任务的新方法。
有研究者将GEN-1.5的表现比作机器人的“GPT-3时刻”。尽管59%的成功率尚不足以商用，但它已经出现在一条清晰的scaling曲线上。随着数据、模型和计算量的持续增长，机器人的智能涌现或许已经不远。
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研究人员先教机器人拿起刷子，把桌上的积木扫进碗里。 然后，他们把刷子拿走，换成一根香蕉。 机器人抓起香蕉，将它横过来贴住桌面，把积木一点点扫进碗中。 随后，香蕉又被换成了一只簸箕。机器人这次没有继续照搬「扫」的动作，而是伸出另一只手，把积木推上簸箕，再端起来倒进碗里。 重点来了，研究人员从来没有在这项任务里教它用香蕉和簸箕，它是自己推理出来的。 这就是 Generalist 最新发布的 GEN-1.5 具身基座模型展现出的能力：模型开始从大规模人类操作数据中天然存在的重复、失误与恢复，学习到训练者没有逐项教过的动作，显露出某种智能涌现的迹象。 但真正让机器人研究者兴奋的，是 GEN-1.5 还...
- 2026-08-21 08:52 | user.guancha.cn：Gen1.5 模型带来重要进展：物理 AI 正在接近 GPT3 时刻阅读原文
如果物理 AI 也能 scaling，意味着什么？ 作者｜Li Yuan 编辑｜靖宇 研究人员先教机器人拿起刷子，把桌上的积木扫进碗里。 然后，他们把刷子拿走，换成一根香蕉。 机器人抓起香蕉，将它横过来贴住桌面，把积木一点点扫进碗中。 随后，香蕉又被换成了一只簸箕。机器人这次没有继续照搬「扫」的动作，而是伸出另一只手，把积木推上簸箕，再端起来倒进碗里。 重点来了，研究人员从来没有在这项任务里教它用香蕉和簸箕，它是自己推理出来的。 这就是 Generalist 最新发布的 GEN-1.5 具身基座模型展现出的能力：模型开始从大规模人类操作数据中天然存在的重复、失误与恢复，学习到训...
- 2026-08-20 18:50 | 36氪：Gen1.5 模型带来重要进展：物理 AI 正在接近 GPT3 时刻阅读原文
研究人员先教机器人拿起刷子，把桌上的积木扫进碗里。 然后，他们把刷子拿走，换成一根香蕉。 机器人抓起香蕉，将它横过来贴住桌面，把积木一点点扫进碗中。 随后，香蕉又被换成了一只簸箕。机器人这次没有继续照搬「扫」的动作，而是伸出另一只手，把积木推上簸箕，再端起来倒进碗里。 重点来了，研究人员从来没有在这项任务里教它用香蕉和簸箕，它是自己推理出来的。 这就是 Generalist 最新发布的 GEN-1.5 具身基座模型展现出的能力：模型开始从大规模人类操作数据中天然存在的重复、失误与恢复，学习到训练者没有逐项教过的动作，显露出某种智能涌现的迹象。 但真正让机器人研究者兴奋的...