Generalist AI lança modelo GEN-1.5 para aprendizado robótico
O novo modelo de fundação GEN-1.5 permite que robôs aprendam tarefas físicas complexas a partir de uma única demonstração humana em segundos.
Pontos principais
- O modelo GEN-1.5 utiliza 'physical prompting' para aprender novas tarefas com apenas 3 a 12 segundos de demonstração.
- A tecnologia alcança 59% de sucesso em tarefas inéditas sem necessidade de fine-tuning ou ajustes de gradiente.
- Com apenas 10 passos de gradiente e 5 minutos de dados, a taxa de sucesso do modelo sobe para 83%.
- O sistema processa entradas de vídeo, sensores e linguagem, gerando trajetórias de ação em tempo real a 100 Hz.
- O modelo demonstra capacidade de improvisação, como o uso de ferramentas não previstas e recuperação autônoma de erros.
- A arquitetura permite a transferência 'zero-shot' de simulações para o mundo real sem dados de treinamento prévios.
A startup Generalist AI anunciou o GEN-1.5, um modelo de fundação projetado para robótica que marca um avanço na capacidade de aprendizado por demonstração. Diferente de modelos anteriores que exigiam longos períodos de treinamento, o GEN-1.5 utiliza uma janela de contexto de 30 segundos para processar inputs multimodais e replicar habilidades físicas complexas quase instantaneamente. O sistema é capaz de realizar tarefas ambidestras e adaptar estratégias de manipulação sem ter sido explicitamente treinado para situações específicas.
O desempenho do modelo, detalhado em testes com dez tarefas distintas, destaca a eficiência da inteligência artificial em ambientes dinâmicos. Ao observar uma demonstração humana, o robô consegue generalizar ações, como a troca de ferramentas ou a superação de obstáculos, utilizando comportamentos de recuperação que não estavam presentes nos dados de treinamento originais. Essa capacidade de improvisação e adaptação rápida é vista pela empresa como um passo fundamental para alcançar uma inteligência geral aplicada ao mundo físico.
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