Стартап Generalist представив модель GEN-1.5: роботи навчаються нових фізичних завдань за 3 секунди

Американський стартап Generalist AI презентував фундаментальну нейромережеву модель GEN-1.5, призначену для керування фізичними роботами. Система дозволяє маніпуляторам опановувати нові дії лише за однією короткою демонстрацією тривалістю від 3 до 12 секунд без потреби в додатковому навчанні чи перепрограмуванні.

Людині достатньо показати потрібний рух перед камерою: відеозапис миттєво завантажується в контекст моделі, після чого робот одразу відтворює операцію за аналогією з тим, як текстові нейромережі розуміють інструкції з промпту.

Імпровізація предметами та об’єднання навичок

Під час випробувань робот навчився відкривати банки, розстібати блискавки, витягати купюри з гаманців і сортувати об’єкти. При цьому система не просто копіює траєкторію руху, а адаптується до змінних умов і положення предметів на столі.

За інформацією журналу WIRED, модель здатна добирати альтернативні рішення: коли під час тесту зі змітання кубика зі столу прибрали щітку, маніпулятор самостійно скористався бананом, що лежав поруч, а після появи совка одразу здогадався підчепити предмет і пересипати його в ємність.

Модель також уміє об’єднувати різні фізичні підказки в єдину послідовність: якщо показати роботу, як відкрити гаманець, а потім окремо продемонструвати витягання купюри, машина сама згенерує відсутні проміжні рухи та виконає завдання повністю. Система здатна навчатися як за діями людини, так і переносити навички з віртуальних симуляцій у реальний світ.

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

Показники успішності та точність

Розробники зазначають, що технологія поки орієнтована на базові маніпуляційні завдання:

• Після єдиної демонстрації на 3–12 секунд середній показник успішності виконання тестових операцій становить 59%;
• Після п’яти хвилин демонстрацій і десяти швидких кроків донавчання точність зростає до 83%.

У компанії порівнюють упровадження GEN-1.5 з появою механізму one-shot learning у великих мовних моделях: замість багатогодинного збирання датасетів операторам на складах і фабриках буде достатньо один раз показати роботу потрібну дію.

Підтримка від Nvidia та Джеффа Безоса

Згідно з офіційною заявою компанії, у червні 2026 року стартап залучив 400 мільйонів доларів у межах інвестиційного раунду, збільшивши загальний обсяг залученого капіталу до понад 500 мільйонів доларів.

До списку основних інвесторів Generalist AI увійшли напівпровідниковий гігант Nvidia та венчурний фонд засновника Amazon Джеффа Безоса Bezos Expeditions.