A Physical Intelligence, startup de robótica de São Francisco avaliada em US$5 bilhões, apresentou o π0.7, modelo fundacional que exibe os primeiros sinais de generalização composicional — a capacidade de recombinar habilidades aprendidas separadamente para executar tarefas inéditas.

Em um teste com airfryer, o robô cozinhou batatas-doces com apenas dois exemplos de treinamento com o aparelho. A taxa de sucesso subiu de 5% para 95% após pesquisadores passarem 30 minutos refinando as instruções em linguagem natural. O cofundador Sergey Levine comparou o fenômeno às capacidades emergentes observadas nos primeiros LLMs.