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Generalist AI

概述

Generalist AI介绍其业务为具身基础模型,初期重点是灵巧操作;办公地点包括加州湾区与波士顿。⁠[1]

本页目录8 节
词条资料

GEN-0

公司发布GEN-0,称以超过27万小时真实操作数据预训练,并以Harmonic Reasoning协调感知与动作。⁠[2]

GEN-1

公司推出GEN-1,称以逾50万小时真实交互数据训练,并用约一小时机器人数据适配任务;评估重点是可靠性、速度及应变能力。⁠[3]

融资

末端执行器

公司报告GEN-1可适配多种末端执行器,并以微调前后权重变化分析不同工具;其预训练数据覆盖约9,000种手部变体。⁠[5]

GEN-1.5

公司发布GEN-1.5,报告其可从短示范作上下文学习,无需梯度更新。在十项简单短时操作测试中,平均成功率为59%;以每项5分钟数据训练10步后为83%。⁠[6]

关联机构、网站与公开账号

来源

  1. About / Generalist(在新窗口打开)
  2. GEN-0 / Embodied Foundation Models That Scale with Physical Interaction(在新窗口打开)
  3. GEN-1: Scaling Embodied Foundation Models to Mastery(在新窗口打开)
  4. Announcing our Investment in Generalist(在新窗口打开)
  5. Towards Machines with a Thousand Hands(在新窗口打开)
  6. GEN-1.5: Embodied Foundation Models are One-Shot Learners(在新窗口打开)
  7. Generalist (@GeneralistAI) / X(在新窗口打开)
  8. Generalist(在新窗口打开)
  9. Generalist - YouTube(在新窗口打开)