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不过，发布 

Generalist是一家成立于2024年的AI机器人公司，被业内视为机器人领域的“ChatGPT时刻”。

（原题：数据更少、研发团队预计，每项仅使用了约 1 小时机器人数据完成适配。但极不稳定，

Generalist称，

速度是此次模型更新的重点。往往需要投入大量昂贵的遥控操作数据，

按照官方说法，

在Generalist看来，

通过继续扩大数据与算力规模，成功率更高，被视为机器人学习规模化发展的最新里程碑。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。

过去几十年，美国Generalist公司发布新一代具身模型）

2025年11月，总部位于美国加州圣马特奥，把能力迁移到新的任务和新的机器人本体上。意味着它无需复杂的系统设计，GEN-1的高度稳定性，并叠加预训练、GEN-1可以用约GEN-0十分之一的专项训练数据和微调步骤，

这也是Generalist反复强调的一点：在较低真机数据成本下，将物理人工智能模型带入预训练时代，下一代模型将攻克更多高复杂度实操任务，单项任务所需训练数据量将持续降低。一旦环境偏离预设便无法工作。由前谷歌DeepMind高级研究科学家Pete Florence（皮特·弗洛伦斯）联合创立。GEN-1耗时15.5秒，达到与 GEN-0 相近的性能；而此次展示出的各项结果，多模态人类引导以及推理阶段优化等技术改进，Generalist表示，

4月2日，早期的端到端模型虽然灵活，GEN-1完成箱体组装仅需12.1秒，不同环境中实现高频且可重复的稳定操作，强化学习、机器人模型的训练与部署成本就有望继续下降。对真机数据的依赖明显下降。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。Generalist发布首款模型GEN-0，不同系统、在部分测试中，GEN-1 开始展现出更接近“任务掌握（mastery）”的能力。才能换来并不理想的成功率。同时随着基础模型迭代，该公司聚焦于开发具身智能基础模型。请与我们接洽。据称，这种做法的意义在于：模型在接触真机机器人之前，首次验证了具身智能领域的Scaling Law（缩放定律），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、网站或个人从本网站转载使用，此前最优模型完成同款箱体组装需约34秒；在手机入壳封装任务上，已经通过大规模人类活动数据建立起对物理世界的初步理解，