Introduzione
Generalist AI ha presentato GEN-1.5, un modello progettato per consentire ai robot di apprendere nuovi compiti fisici da una sola dimostrazione. Il modello è in grado di applicare dimostrazioni della durata compresa tra 3 e 12 secondi insieme a dati provenienti da sensori, video, linguaggio, posizione e movimento, senza messa a punto né aggiornamenti del gradiente. Utilizzando una finestra di contesto di 30 secondi, GEN-1.5 genera 100 comandi di movimento al secondo.
Sviluppi
GEN-1.5 ha raggiunto una percentuale media di successo del 59% in 10 compiti di manipolazione di breve durata con una sola dimostrazione. Con cinque minuti di dati contenenti circa 50 dimostrazioni per compito e 10 passaggi di gradiente, questa percentuale è salita all’83%.
Dettagli
Con un minuto di dati e un solo passaggio di gradiente, è stata misurata una percentuale di successo del 66,5%.
Il modello è in grado di combinare diverse dimostrazioni per creare lunghe sequenze di compiti, sviluppare autonomamente i movimenti intermedi e trasferire a un robot reale le dimostrazioni effettuate nella simulazione in modalità zero-shot. È stato riferito che alcune capacità di apprendimento in contesto e di improvvisazione del modello, il cui pre-addestramento prosegue da oltre otto mesi, sono emerse spontaneamente nel corso di questo processo.