Skild AI 发布机器人基础模型 S1：看一段视频即会 10 分钟新任务

8 月 26 日，Skild AI 发布通用机器人基础模型 S1，核心能力是「上下文学习」（in-context learning）：只需一段视频提示，无需任何微调，即可执行预训练中从未见过的、长达 10 分钟以上的长时程复杂任务，并可实时操作。多位评论者称其为机器人领域的「GPT 时刻」，被视为机器人智能从逐任务微调走向通用演示学习的关键一步。

已确认

• S1 定位为通用机器人基础模型，从底层被构建为一个上下文学习器，工作方式类似语言模型的少样本学习范式。创始人 Deepak Pathak 在官方博客中类比：BERT 式模型每换一个应用都要微调，而 ChatGPT 的关键跃迁正是上下文学习，预训练的主要目的乃至唯一目的就是实现这一能力（据 @dioscuri 转述 Andrew Curran 的相关博客）。
• S1 通过视频而非语言指令指定任务，将视频映射到机器人自身场景，解决了语言难以精确描述任务的局限；据 @rohanpaulai 相关转述，该能力从此前的移动领域扩展到了操作领域。
• 官方演示包括单次视频演示后执行摊煎饼等任务，时长超过 10 分钟、包含数十个步骤，且具备指令遵循能力；示例任务还包括叠床单、煮咖啡、种花、组装套件、给植物换盆、手冲咖啡等。
• 据 @DeryaTR 转帖，在内部基准测试中，S1 在未见任务上的步骤成功率达到 66%，且单视频演示的效果相当于此前约 380 个语言提示样本的水平。
• S1 具备从自身错误和演示缺陷中恢复的能力，并能实时完成训练分布之外的任务。此前机器人每学一个新任务往往需要约 100 小时的训练数据，S1 将其压缩为一次视频演示（据 @heyshrutimishra 转帖）。
• 据 @lukasmziegler 转述，Skild 团队本以为摊煎饼任务必然出现在训练数据中，但翻遍数百万小时预训练数据一无所获，表明 S1 是从单次人类演示中推断出整个任务的。

为什么重要

• @Scrobotizer、@Scobleizer、@rohanpaulai 等评论者认为，若单样本零微调泛化能力成立，这将是机器人领域类似 GPT-3 / ChatGPT 时刻的突破：机器人技能开发范式可能从逐任务工程（每任务约 100 小时数据）转向通用的演示学习，从「采集数据-训练-部署」转向「给机器人看一次就会」，被视为通用机器人智能的开端。
• 据 @deepakpathak 8 月 27 日转发的对比视角，过去五周内 Skild（S1）、Generalist 和 Sunday（ACT-2，在未见家庭环境中叠衣服成功率 99.1%，但属单一任务）相继发布成果，为客观衡量机器人基础模型的真实进展提供了横向依据；S1 的差异化在于以单视频演示覆盖多任务长时程操作。

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