Нейролюб
НовостьНейросетиРоботыAI-модели

GEN-1.5 учит роботов новым действиям по одному короткому примеру

Generalist AI представила GEN-1.5 — мультимодальную модель для роботов, которая осваивает новое действие по 3–12-секундной демонстрации без дообучения.

Кирилл Киреев

19.08.2026 · 3 минут чтения · Нейросети

Робот Generalist AI с моделью GEN-1.5

Содержание

GEN-1.5 превращает демонстрацию в физический промпт для робота

Стартап Generalist AI представил робототехническую модель GEN-1.5, которая может освоить новое действие по единственной демонстрации продолжительностью от 3 до 12 секунд. Пример загружается в контекст модели как «физический промпт», после чего робот пытается выполнить задачу сразу — без обновления весов и отдельного цикла обучения.

Что умеет GEN-1.5

Модель получает видео, показания датчиков, языковые команды и данные о положении робота, а на выходе формирует траектории движений с частотой 100 Гц. В её контекст помещается до 30 секунд опыта. В демонстрациях GEN-1.5 открывала банку, расстёгивала пенал, доставала деньги из кошелька и работала с незнакомыми инструментами.

Generalist AI также показала составные сценарии: два отдельных физических промпта можно объединить, и модель сама выстроит переход между действиями. Кроме того, робот частично переносит навыки из симуляции в реальный мир и в некоторых случаях повторяет движения, которые человек показывает собственными руками.

Результаты и ограничения

В десяти тестовых задачах один пример дал в среднем 59% успешных попыток. После десяти шагов дообучения на пяти минутах данных показатель вырос до 83%. Компания подчёркивает, что речь пока идёт о простых коротких действиях, а освоенные без дообучения навыки остаются менее устойчивыми.

Есть и важная оговорка: результаты опубликованы самой Generalist AI и пока не подтверждены независимыми тестами. Тем не менее подход интересен тем, что программирование робота начинает напоминать работу с генеративной моделью — нужное поведение можно не описывать кодом, а просто показать.

Почему это важно

Если качество и надёжность таких моделей вырастут, бизнесу будет проще перестраивать роботов под новые операции на складе, производстве или в сервисе. Вместо долгого сбора датасета и обучения под каждую задачу сотрудник сможет записать несколько примеров, собрать из них последовательность и быстро проверить результат в реальных условиях.

Хочешь узнавать первым о таких новостях?

Переходи в наш телеграм канал где мы ежедневно публикуем самые свежие и интересные новости

Перейти в Телеграм

Хочешь узнавать первым о таких новостях?

Переходи в наш телеграм канал где мы ежедневно публикуем самые свежие и интересные новости

Чиби Новости