La startup Generalist AI, con sede en Cambridge (Massachusetts), ha mostrado brazos robóticos capaces de aprender tareas domésticas tras ingerir un único vídeo instructivo, sin entrenamiento específico previo. En una demostración, un robot recibió la consigna de barrer un bloque hacia un cuenco con un recogedor y una escoba; al retirarle la escoba, improvisó usando el recogedor como pincel para lanzar el bloque al cuenco. En otra prueba, un robot con dos brazos observó un vídeo de alguien abriendo un monedero y extrayendo billetes, y replicó la acción con un monedero distinto, cambiando además de pinza derecha a izquierda cuando no conseguía agarrar el dinero. El cofundador y consejero delegado, Pete Florence, comparó el salto con el que supuso GPT-3 para los modelos de lenguaje. La compañía entrena a sus robots recogiendo datos de interacción física a gran escala mediante guantes con pinzas y cámaras que personas reales usan para realizar tareas cotidianas; cientos de estos guantes ya están destinados a trabajadores en México y otros países. Los modelos se construyen desde cero, sin apoyarse en un modelo de lenguaje de código abierto. Entre los cofundadores figuran también Andrew Barry (CTO) y Andy Zeng (jefe científico), con experiencia previa en Google DeepMind y Boston Dynamics. Investigadores de Georgia Tech y Stanford destacan la calidad de los datos y la cercanía a un despliegue comercial. La compañía reconoce, no obstante, que los robots solo completan la tarea mostrada alrededor del 59 % de las veces, lejos del 99 % deseable, y que la generalización a todo tipo de entornos sigue sin estar clara.
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