维度网讯，美国通用人工智能公司(Generalist AI)近日推出GEN-1工业机器人模型，该模型被设计为具身基础模型，能够在物理世界中感知、推理与执行动作。与依赖固定编程的传统工业机器人不同，GEN-1通过大规模现实世界交互数据集进行训练，将感知、决策与运动整合至单一系统中，以适应更动态的操作环境。

GEN-1在特定任务上成功率约达百分之九十九，较上一代系统的约百分之六十四有所提升，任务完成速度提高三倍。该系统具备较高的数据效率，仅需约一小时工业机器人特定数据即可适应新任务。该公司表示：“我们相信这是第一个跨越新性能门槛的通用人工智能模型：掌握简单物理任务。”

GEN-1基于早期GEN-0系统构建，通过增加数据与计算资源并引入新的训练与推理技术实现扩展。其预训练阶段使用通过可穿戴设备收集的人类活动数据，而非传统工业机器人领域常用的昂贵远程操作数据集。演示显示，该系统可在无干预情况下完成折叠盒子、物品包装及组件组装等重复性任务，部分场景下连续操作数百至数千次。

公司将工业机器人领域的“掌握”定义为可靠性、速度与即兴智能的结合，后者指适应意外情况的能力。通用人工智能公司表示，并非所有任务目前均达到生产级性能，更广泛部署仍需在速度与可靠性方面持续改进。GEN-1现向选定合作伙伴开放早期访问权限。

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