Skild AI 發表 S1 機器人基礎模型 一次學習加速機器人部署

總部位於匹茲堡的 Skild AI 公司，於本週二宣布推出名為 S1 的機器人基礎模型（Foundation Model）。這款新型模型設計目的，是讓機器人能僅透過一個影片示範，便學會並執行從未執行過的新任務，而且無需針對特定任務進行額外微調。

S1 模型的核心能力是內文學習（in-context learning），意即機器人能立即理解視覺示範作為指令，並即時執行長達 10 分鐘的複雜任務。這與傳統 AI 模型需要針對每個新任務進行漫長的訓練週期不同，大幅簡化了機器人的學習過程。一般來說，基礎模型指的是一種預先在大量數據上訓練好的大型 AI 模型，能像積木一樣，經過調整後應用於多種下游任務。

Skild AI 成立於 2023 年，其願景是建立一個統一的「泛用型智慧層」，能控制各種不同類型的機器人來執行多樣化任務。該公司認為，將 AI 引入實體世界，需要一個不受限於單一機器人類型或應用場景的通用大腦。S1 模型正是實現這一願景的具體產品能力，將公司的模型層方法從廣泛的機器人控制，延伸至即時快速適應的能力。

過往，機器人系統常受限於收集特定任務數據、設計行為及環境改變時重新訓練模型所需耗費的時間與成本。而 S1 這種能從一次示範中學習長期任務的系統，有望大幅減輕這些負擔，使機器人的部署更具彈性。根據紅杉資本（Sequoia Capital）的描述，Skild AI 致力於開發可擴展的機器人 AI 基礎模型，以支援在多個產業和應用中，使用更具成本效益的機器人。