米SiliconANGLEは6日（現地時間）、ロボット知能スタートアップのGeneralist AI Inc.が、ロボット学習向け基盤モデル「GEN-1」を発表したと報じた。複数タスクで成功率99％を記録し、現行の先端モデルに比べて約3倍高速に動作するとしている。
GEN-1は、2025年10月に投入した「GEN-0」の後継モデル。Generalist AIによると、研究チームは信頼性、速度、状況変化への対応力の3点を重点的に改善した。
同社は、GEN-1が単純な反復動作にとどまらず、衣類を複数枚たたむ作業や物品の組み立てといった複雑な多段階タスクにも対応すると説明する。時間と空間の両面を踏まえた推論によって処理するという。
速度面では、箱の組み立てを約12.1秒で完了するとした。これに対し、GEN-0とPhysical Intelligenceの「pi-0」は同じ作業に34秒を要したとしており、GEN-1の優位性をアピールしている。
同社がもう1つの特徴として挙げるのが、想定外の状況への対応力だ。物体が滑る、ロック機構が作動しない、物品が変形するといった場面でも、GEN-1は角度を変えるなど手順を切り替えながら作業を完了できるとしている。例えば、シャツをたたむ途中で裏返っても、自律的に状況を把握して修正するという。
従来のAIモデルでは、こうした局面で状況の再判断を繰り返したり、作業に失敗したりするケースが少なくなかったと同社は説明する。
一方で研究チームは、すべての作業で成功率99％に達したわけではないことも明らかにした。日常環境で、実用的な速度と信頼性の両立が難しい複雑な作業では、成功率99％には届かなかったという。
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Chi-gyu Hwang
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