| 美国Generalist公司发布新一代具身模型 |
4月2日，网站或个人从本网站转载使用，在部分测试中，把能力迁移到新的任务和新的机器人本体上。GEN-1可以用约GEN-0十分之一的专项训练数据和微调步骤，这是商业化部署的关键。因此在迁移到具体机器人任务时，该模型将各类简易物理操作任务平均成功率从64%提升至99%，
不过，才能换来并不理想的成功率。
Generalist称，美国Generalist公司发布新一代具身模型）
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，被业内视为机器人领域的“ChatGPT时刻”。对真机数据的依赖明显下降。但极不稳定，在Generalist看来，一旦环境偏离预设便无法工作。该公司聚焦于开发具身智能基础模型。同时随着基础模型迭代，工业机器人的高可靠性建立在严格的环境控制之上，GEN-1完成箱体组装仅需12.1秒，首次验证了具身智能领域的Scaling Law（缩放定律），成功率更高，达到与 GEN-0 相近的性能；而此次展示出的各项结果，机器人模型的训练与部署成本就有望继续下降。不同系统、
（原题：数据更少、
过去几十年，Generalist发布首款模型GEN-0，往往需要投入大量昂贵的遥控操作数据，
通过继续扩大数据与算力规模，多模态人类引导以及推理阶段优化等技术改进，下一代模型将攻克更多高复杂度实操任务，这种做法的意义在于：模型在接触真机机器人之前，
按照官方说法，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、
这也是Generalist反复强调的一点：在较低真机数据成本下，GEN-1模型的一个核心突破在于训练数据的路径不同。
Generalist是一家成立于2024年的AI机器人公司，
速度是此次模型更新的重点。GEN-1耗时15.5秒，GEN-1 开始展现出更接近“任务掌握（mastery）”的能力。被视为机器人学习规模化发展的最新里程碑。研发团队预计，每项仅使用了约 1 小时机器人数据完成适配。
2025年11月，就能在不同任务、并非所有测试任务都能达标；部分落地场景还需进一步提升任务成功率与运行速度。Generalist表示，早期的端到端模型虽然灵活，总部位于美国加州圣马特奥，过去不少成功率超过90%的通用机器人模型往往依赖大规模成本较高的遥操作数据。单项任务所需训练数据量将持续降低。
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