教机器人干新活，过去往往要反复示范、采集数据，再重新训练。现在，Generalist AI发布的机器人基础模型GEN-1.5，试图把过程变成“你做一遍，它跟着做”：据量子位报道，机器人看完一段3至12秒的动作演示，就能尝试完成此前没学过的任务。整个过程不微调，也不通过梯度更新修改模型参数，相当于把演示直接当成一条“动作提示”。
这叫One-shot Learning——只看一个示例就尝试学习。它最值得注意的不是已经足够可靠，而是把学习新技能的门槛压得很低：在10种任务中，只给一次演示、零梯度更新时，作者自述平均成功率为59%；每项任务再提供5分钟数据并做10步梯度更新后，成功率升至83%。模型还能组合两段演示，并把模拟器里的示范迁移到真实机器人。
不过，现阶段测试多是短程、较单一的操作，临时学到的技能也不如微调后的模型稳定。59%离直接部署仍有距离，但如果这种能力能稳定扩展，机器人学习新动作的成本可能从“重新训练一次”，降到“现场示范一次”。