机器人 GPT-3 时刻？GEN-1.5 看几秒演示零微调学新任务
量子位 · wechat · 2026-08-21
Generalist AI 发布机器人基础模型 GEN-1.5,核心能力是 One-shot In-Context Learning:给机器人看一段 3-12 秒的人类动作示范(称为「物理版 Prompt」),无需梯度更新或微调，约半分钟内即可上手新任务，甚至能把两段演示拼成连续任务、模拟器里看一遍真实世界直接复现。
更关键的是，这种能力并非专门设计——没有特制架构、没有 Meta-Learning 循环，而是在连续真实物理数据的大规模预训练中自发涌现，类似 GPT-3 的 In-Context Learning 涌现规律。团队在预训练中观察到所需微调数据从几百步降到几十步、10 步，最后 0 步也能跑。
实测数据：10 种任务上，零梯度更新下平均成功率 59%;每任务再加 5 分钟数据、10 步梯度更新可提升到 83%。目前任务多为短程原子操作，稳定性仍不及完整微调，但「0 次训练做到 59%」正是研究圈兴奋之处。
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