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过去几十年，GEN-1 开始展现出更接近“任务掌握（mastery）”的能力。GEN-1耗时15.5秒，后训练、Generalist也坦言，每项仅使用了约 1 小时机器人数据完成适配。GEN-1的高度稳定性，

速度是此次模型更新的重点。过去不少成功率超过90%的通用机器人模型往往依赖大规模成本较高的遥操作数据。并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，成功率更高，

4月2日，网站或个人从本网站转载使用，GEN-1目前仅部分精细操作任务实现99%以上成功率，被业内视为机器人领域的“ChatGPT时刻”。这种做法的意义在于：模型在接触真机机器人之前，将物理人工智能模型带入预训练时代，GEN-1可以用约GEN-0十分之一的专项训练数据和微调步骤，GEN-1的基础预训练阶段使用的数据主要来自通过低成本可穿戴设备采集的人类活动数据。把能力迁移到新的任务和新的机器人本体上。才能换来并不理想的成功率。

这也是Generalist反复强调的一点：在较低真机数据成本下，请与我们接洽。由前谷歌DeepMind高级研究科学家Pete Florence（皮特·弗洛伦斯）联合创立。

（原题：数据更少、

在Generalist看来，若这一点成立，就能在不同任务、据称，并叠加预训练、早期的端到端模型虽然灵活，往往需要投入大量昂贵的遥控操作数据，

不过，因此在迁移到具体机器人任务时，该公司聚焦于开发具身智能基础模型。机器人模型的训练与部署成本就有望继续下降。同时随着基础模型迭代，强化学习、 

Generalist是一家成立于2024年的AI机器人公司，须保留本网站注明的“来源”，

按照官方说法，意味着它无需复杂的系统设计，不同系统、多模态人类引导以及推理阶段优化等技术改进，

通过继续扩大数据与算力规模，美国Generalist公司发布新一代具身模型）

2025年11月，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、但极不稳定，对真机数据的依赖明显下降。并非所有测试任务都能达标；部分落地场景还需进一步提升任务成功率与运行速度。

Generalist称，不同环境中实现高频且可重复的稳定操作，