Generalist 發布了機器人基礎模型：GEN-0 並宣稱找到了機器人智慧模型的Scaling Laws （縮放規律） 機器人將迎來ChatGPT時刻 GEN-0 在 🌍 27 萬小時真實操作資料上訓練⚙️ 可一邊思考一邊行動🧠 他們發現模型越大越聰明，7B 參數是智能臨界點🤖 可在不同機器人間通用，性能隨數據可預測提升 GEN-0 的關鍵創新之一，是一種全新的智慧機制：Harmonic Reasoning（諧波推理）。 💡 問題背景： 在語言模型中，AI 可以在回答前「想幾步再說」； 但在現實世界中，機器人無法暫停時間等待思考：物理過程一直在進行。 ⚙️ 解決方案： Harmonic Reasoning 讓AI 能夠： 一邊思考（預測未來狀態）， 一邊行動（即時執行任務）， 並在連續的時間流中協調兩者。 這種機制讓GEN-0 能流暢執行長時任務，例如： 「組裝一個相機套件」：取物、折疊、開袋、放置、封裝、清理，全程自主完成，無需逐步指令。 這標誌著機器人第一次擁有了類似人類的「邊想邊做」能力。
Cross-Embodiment（跨實體能力） GEN-0 不依賴特定機器人。 經過訓練後，它能在多種實體平台運作： 6 自由度機械手臂 7 自由度雙抓手 16+ 自由度半人形機器人 👉 GEN-0 學到的是真正通用的物理常識與操作規律，而非硬體特定技能。
機器人訓練不再受限於數據 他們建構了目前全球最大規模的真實機器人資料集。 Generalist 的機器人不再受限於數據。 27 萬小時真實機器人操作數據（不是模擬器！） 每週新增1 萬小時，仍在加速涵蓋各種場景：家庭、廚房、工廠、倉庫、餐飲、服裝製造… 全球數千個採集設備/機器人在家庭、倉庫和工作場所中進行採集…
這意味著什麼？ 🌍 機器人智慧的「GPT時刻」可能到來： 機器人也能透過「擴規模」獲得能力的躍遷； 不再是依靠規則和特定任務訓練。 人工智慧不再只是「語言智能」： 它開始理解並掌握物理世界的常識。
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