Einleitung
Generalist AI hat das Modell GEN-1.5 vorgestellt, das darauf abzielt, Robotern das Erlernen neuer physischer Aufgaben anhand einer einzigen Demonstration zu ermöglichen. Das Modell kann Demonstrationen von 3 bis 12 Sekunden zusammen mit Sensor-, Video-, Sprach-, Positions- und Bewegungsdaten auswerten und ohne Feinabstimmung oder Gradientenaktualisierung anwenden. GEN-1.5 nutzt ein Kontextfenster von 30 Sekunden und erzeugt 100 Bewegungsbefehle pro Sekunde.
Entwicklungen
GEN-1.5 erreichte bei 10 kurz dauernden Manipulationsaufgaben anhand einer einzigen Demonstration eine durchschnittliche Erfolgsquote von 59 Prozent. Mit fünf Minuten Daten, die etwa 50 Demonstrationen pro Aufgabe umfassten, und 10 Gradientenschritten stieg diese Quote auf 83 Prozent.
Details
Mit einer Minute Daten und einem einzigen Gradientenschritt wurde eine Erfolgsquote von 66,5 Prozent gemessen.
Das Modell kann verschiedene Demonstrationen kombinieren, um lange Aufgabenfolgen zu erstellen, Zwischenbewegungen selbstständig entwickeln und Demonstrationen aus der Simulation ohne zusätzliche Beispiele auf einen realen Roboter übertragen. Es wurde angegeben, dass einige Fähigkeiten des Modells zum Lernen innerhalb des Kontexts und zur Improvisation während seines seit mehr als acht Monaten andauernden Vortrainingsprozesses spontan entstanden seien.