机器人通用策略：少量数据实现任务快速适应
yacinelearning · x · 2026-08-20
引用的 Generalist 博客内容显示，其机器学习策略在少样本学习（few-shot learning）方面表现优异。该模型仅需 1-10 个梯度步骤，基于 1-5 分钟的数据（约 10-50 次演示），即可适应新的物理任务。这本质上是在低数据环境下的测试时训练（test-time training）。研究者表示，这些结果大多是“开箱即用”的，并未针对该过程进行调优或超参数扫描。
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