机器人前瞻8月26日报道，美国机器人独角兽Skild AI正式发布全新机器人基础模型S1。
核心能力：上下文学习
S1具备上下文学习能力，只需提供一段演示视频，无需微调或更新模型权重，就能学会预训练阶段从未见过的任务。最长可持续10分钟，包括煎松饼、手冲咖啡、移栽植物和套件组装等涉及几十个操作步骤的复杂任务。
Skild称，S1像语言模型一样学习新任务，开发者通过视频演示指导模型，S1输出相应的机器人动作，从而在任何环境、以任何形态完成任务。
公司背景与融资
Skild AI成立于2023年，由卡内基梅隆大学机器人研究所教授Abhinav Gupta和Deepak Pathak创办。今年初，公司完成近14亿美元融资，由软银集团领投，英伟达风投、红杉资本等参与，估值突破140亿美元。
技术突破与性能提升
Skild重点介绍了S1从“上下文”中学到的能力：
1. “分布外”技能：能够处理超出预训练数据范畴的任务，ICL预训练产生的丰富视频信息有助于建立从示范到行动的功能映射。
2. 长程任务操作：具备将操作步骤组合、跟踪进度及从错误中恢复的能力。
3. 性能对比：对于新任务，S1在性能上远超现有基于语言提示的VLA模型，在未见过的任务成功率上领先57个百分点。在不同条件干扰下，S1成功率均高于语言提示型VLA模型，鲁棒性更强。
涌现新能力
S1不会盲目重复视频演示，而是展现出超越视频提示的常识性理解能力：
- 抗干扰性：可在工作人员移动盘子或灯光变化等干扰下继续执行任务。
- 纠错与精度：能够纠正错误，且在人类操作视频提示出现问题时，通过常识推理完成任务（如剔除误入碗中的蛋壳）。
Skild认为，这有望建立机器人技术的Scaling Laws。
原始来源： 智东西 ↗
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