Стартап Generalist представил модель GEN-1.5: роботы обучаются новым физическим задачам за 3 секунды

Американский стартап Generalist AI презентовал фундаментальную нейросетевую модель GEN-1.5, предназначенную для управления физическими роботами. Система позволяет манипуляторам осваивать новые действия всего по одной короткой демонстрации длительностью от 3 до 12 секунд без необходимости дополнительного обучения или перепрограммирования.

Человеку достаточно показать нужное движение перед камерой: видеозапись мгновенно загружается в контекст модели, после чего робот сразу воспроизводит операцию по аналогии с тем, как текстовые нейросети понимают инструкции из промпта.

Импровизация предметами и объединение навыков

В ходе испытаний робот научился открывать банки, расстёгивать молнии, извлекать купюры из кошельков и сортировать объекты. При этом система не просто копирует траекторию движения, а адаптируется к меняющимся условиям и положению предметов на столе.

По информации журнала WIRED, модель способна подбирать альтернативные решения: когда во время теста по смахиванию кубика со стола убрали щётку, манипулятор самостоятельно воспользовался лежащим рядом бананом, а при появлении совка сразу догадался подцепить предмет и пересыпать его в ёмкость.

Модель также умеет объединять разные физические подсказки в одну последовательность: если показать роботу, как открыть кошелёк, а затем отдельно продемонстрировать извлечение купюры, машина сама сгенерирует недостающие промежуточные движения и выполнит задачу целиком. Система способна обучаться как по действиям человека, так и переносить навыки из виртуальных симуляций в реальный мир.

Introducing GEN-1.5, a one-shot learner.

It can learn new tasks in a few seconds. Show it what to do, and it generalizes.

This capability emerged from pretraining on physical data at scale, as a step towards our mission of building general intelligence for the physical world. pic.twitter.com/ptB9ElYXMU

— Generalist (@GeneralistAI) August 19, 2026

Показатели успешности и точность

Разработчики отмечают, что технология пока ориентирована на базовые манипуляционные задачи:

• После единственной демонстрации на 3–12 секунд средний показатель успешности выполнения тестовых операций составляет 59%;
• После пяти минут демонстраций и десяти быстрых шагов дообучения точность вырастает до 83%.

В компании сравнивают внедрение GEN-1.5 с появлением механизма one-shot learning в больших языковых моделях: вместо многочасового сбора датасетов операторам на складах и фабриках будет достаточно один раз показать роботу требуемое действие.

Поддержка от Nvidia и Джеффа Безоса

Согласно официальному заявлению компании, в июне 2026 года стартап привлёк 400 миллионов долларов в рамках инвестиционного раунда, увеличив общий объём привлечённого капитала до более чем 500 миллионов долларов.

В список основных инвесторов Generalist AI вошли полупроводниковый гигант Nvidia и венчурный фонд основателя Amazon Джеффа Безоса Bezos Expeditions.