Generalist AI、GEN-0を発表：物理的インタラクションでスケールする具身基盤モデル

元Google DeepMindの上級研究科学者Pete Florenceが設立した具身知能企業Generalist AIは、ロボティクス業界が長らく求めてきた予測可能なスケーリング則を確立する新しい具身基盤モデルGEN-0を発表した。

GEN-0は、27万時間以上の高忠実度の実世界操作データで直接訓練され、ロボット知能がデータと計算リソースの増加に伴って予測可能にスケールすることを初めて実証した。

このモデルは70億パラメータで臨界相転移を示し、チームはこれを「硬化閾値」と呼んでいる。この閾値を下回るとモデルは硬直化し、閾値を超えると追加データによって性能が予測可能に向上する。

GEN-0はHarmonic Reasoningと呼ばれる新しいアーキテクチャに基づいており、ロボットが感覚情報を処理しながら同時に行動できる。この設計により単一モデルを異種ロボットプラットフォームに再訓練なしで展開できる。

最小限のタスク固有データによるポストトレーニングで最大99%の成功率を達成し、16のタスクカテゴリにわたって堅牢な汎化能力を示している。