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研究人员先教机器人拿起刷子，把桌上的积木扫进碗里。
然后，他们把刷子拿走，换成一根香蕉。
机器人抓起香蕉，将它横过来贴住桌面，把积木一点点扫进碗中。
随后，香蕉又被换成了一只簸箕。机器人这次没有继续照搬「扫」的动作，而是伸出另一只手，把积木推上簸箕，再端起来倒进碗里。
重点来了，研究人员从来没有在这项任务里教它用香蕉和簸箕，它是自己推理出来的。
这就是 Generalist 最新发布的 GEN-1.5 具身基座模型展现出的能力：模型开始从大规模人类操作数据中天然存在的重复、失误与恢复，学习到训练者没有逐项教过的动作，显露出某种智能涌现的迹象。
但真正让机器人研究者兴奋的，是 GEN-1.5 还展示了一项新的能力，它称之为「physical prompting」——物理提示。
研究人员可以拿着一对简易夹爪完成一项 3 到 12 秒的操作，只需向机器人演示一遍，GEN-1.5 不进行微调，也不更新任何参数，随即开始在新的物体位置和初始状态下尝试同一项任务。
曾参与 Google DeepMind Gemini Robotics 的研究者 Ted Xiao 将这种「让机器人看一次示范，就立刻学会一项新任务」的能力称为机器人领域追寻多年的「圣杯」。在他看来，GEN-1.5 是这条路线上迄今最好的结果，那种能力突然跃升的感觉，让他想起第一次使用 GPT-3。
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