機器人 GPT-3 時刻來臨？GEN-1.5 模型憑「物理版 Prompt Engineering」實現零樣本學習
為何重要
GEN-1.5 重新定義了機器人訓練的邏輯：從昂貴的逐任務微調轉向通用基礎模型的即時學習。這不僅大幅降低具身智慧的部署門檻，更顯示即使沒有針對 In-Context Learning 的特殊設計，通用模型也能通過物理資料流動「悟」出零樣本學習能力。
- Generalist 發布的基礎模型 GEN-1.5，具備 One-shot Learning 能力；只需觀看 3-12 秒 的動作示範，即可掌握新任務。
- 在 0 次梯度更新 的情況下，平均成功率高達 59%；若配合 5 分鐘資料與 10 步梯度更新，成功率可提升至 83%。
- 模型展現跨環境遷移能力，能在模擬器中觀看示範後直接操作 真實世界 的機器人，甚至自動推匯出未受過訓練的 雙手協調 動作。
- 從讀取示範到執行任務的總耗時約 半分鐘，無需重新訓練或微調。