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GEN-1

Generalist AI · 2026-04

VLA2026年の新モデル非公開非公開

事前学習データにロボットデータがなく、人のウェアラブル機器データ50万時間以上で学習した。

論文

論文なし

概要

分類

2026年の新モデル

タイプ

VLA

発表

2026-04

機関

Generalist AI

重み公開

なし

パラメータ

非公開

構造

バックボーンLLM

非公開

ビジョンエンコーダ

—

アクションヘッド

非公開 (非公開)

チャンク

非公開

制御周期

非公開

構造の原文要約

非公開 (リアルタイムでアクションを出力する大規模マルチモーダルモデル)

学習

事前学習アクセラレータ

非公開

事前学習期間

非公開

事前学習ステップ・バッチ

非公開

GPU・TPU時間

非公開

ファインチューニング

ハードウェアは非公開; タスクあたりロボットデータ約1時間; 一部の試験でGEN-0比でタスクデータ・ファインチューニングステップが10分の1で同等性能

データ種類

人のウェアラブル機器データ(物理的インタラクション); 事前学習にロボットデータなし

データ規模

50万時間以上(over half a million hours)

主要データセット

独自データセット

タスク・評価

平均成功率99%(GEN-0ファインチューニング64%、事前学習なし19%); タスク別GEN-1 99% vs GEN-0 50%; 自動車部品キッティング・Tシャツたたみ・箱折り(要約ツールの値)

ロボット

非公開

推論

推論デバイス・速度

非公開

推論メモリ

非公開

重み bf16(計算)

非公開

実行場所

非公開

強化学習・ベース

強化学習

使用 (VLAのRL事後学習) · 公式ブログが事前学習・事後学習の改善とともに'learning from experience (RL)'を明記。適用段階・アルゴリズムは非公開

強化学習の根拠

https://generalistai.com/blog/apr-02-2026-GEN-1

ベース制御

固定 · ベース・歩行の言及なし (ロボットハンド操作、機種は記載なし)

備考

主な特徴

事前学習データにロボットデータがなく、人のウェアラブル機器データ50万時間以上で学習した。タスクあたり約1時間のロボットデータで平均成功率99%を報告した。

備考

2026-04-02掲載。課題別の数値(箱折り2.8倍高速など)は要約ツールの値で原文照合前。言語入力の有無は非公開(ノートはVLA級に分類)。

検証

確認