Das Robotik-Start-up Generalist AI hat GEN-1.5 vorgestellt, ein KI-Modell, das Robotern neue Aufgaben aus einer einzigen Vorführung beibringt. Eine 3 bis 12 Sekunden lange Demonstration wird als "physischer Prompt" ins Kontextfenster geladen, das Kurzzeitgedächtnis des Modells. Danach führt der Roboter die Aufgabe ohne Training aus. In zehn Tests wie Glas öffnen oder Geld aus einer Börse holen lag die Erfolgsquote laut Unternehmen im Schnitt bei 59 Prozent. Mit zehn Trainingsschritten auf fünf Minuten Daten stieg sie auf 83 Prozent.
Das Modell verkettet zwei Prompts zu längeren Abläufen, nutzt Demos aus der Simulation und imitiert teils menschliche Handgriffe. Laut Generalist entstand die Fähigkeit von selbst beim über achtmonatigen Vortraining auf Interaktionsdaten. Sie wurde nicht gezielt antrainiert.
Solches In-Context-Lernen zeigten auch Forschungsarbeiten bereits, allerdings nur für wenige Aufgabentypen. Generalist beansprucht als Erster die Breite über viele Aufgaben. Die gezeigten Aufgaben sind allerdings einfach und kurz und die Ergebnisse stammen allein vom Unternehmen und sind nicht unabhängig geprüft.
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