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上周，我在马萨诸塞州剑桥市参观了AI初创公司Generalist AI，亲眼见证了机器人完成令人惊叹的即兴任务。
在演示中，机器人仅通过观看一段简短教学视频，就能快速掌握堆叠杯子、用簸箕和刷子扫积木等基础任务，甚至在工具缺失时即兴调整策略——例如用簸箕代替刷子扫积木，或更换夹爪角度抓取钞票。旁边工程师称，这种灵活应变能力“此前从未出现过”。
Generalist CEO Pete Florence表示，机器人的能力类似GPT-3的“提示式学习”，通过掌握物理规律（如人类对世界的直觉认知）实现跨场景知识迁移。例如，机器人曾用香蕉扫物品，展现出超越简单编程的物理智能。
该公司专注于构建通用机器人模型：使用带摄像头的特制手套收集训练数据，已积累大量高质量素材；AI模型从零开发，而非依赖开源语言模型。佐治亚理工学院机器人专家Danfei Xu评价其“将通用机器人模型推向极致，执行能力出色”。
Generalist的独特之处在于聚焦物理学习与数据质量，区别于依赖开源模型的竞争对手，为通用机器人发展提供了新思路。
