Testler sırasında model; bitki saksılama ve krep yapma gibi 10 dakikaya kadar süren uzun vadeli görevleri, bu özel faaliyetler üzerine önceden herhangi bir eğitim almadan başarıyla tamamladı.
Bu gelişme, robotların genellikle kısıtlı ve özel araçlar olarak kaldığı yapay zeka altyapısındaki önemli bir engeli ortadan kaldırmayı hedefliyor.
Fiziksel eylemler için "istemi" (prompting) tabanlı bir iş akışı sunan Skild AI, S1'in yeni bir görev için yaklaşık 11 dakikada hazır hale gelebildiğini; bunun manuel veri toplama gerektiren yöntemlerin ihtiyaç duyduğu saatlerden veya günlerden çok daha kısa olduğunu belirtti.
Araştırmalar, yeni beceriler kazanmada bu yaklaşımın dil tabanlı talimatlardan çok daha etkili olduğunu gösteriyor; görülmemiş görevlerde bağlam içi model %66 başarı oranına ulaşırken, dil istemlerine dayanan modeller yalnızca %9 başarı sağladı.
NVIDIA hızlandırılmış hesaplama platformu üzerine inşa edilen S1, aynı zamanda beklenmedik hatalardan kurtulma ve fiziksel dayanıklılık kabiliyetleri sergiliyor.
Skild AI'ya göre model, bir nesneyi düşürmek gibi aksaklıkları telafi edebiliyor ve video gösteriminde bulunmayan değişen ışık veya hareketli nesneler gibi çevresel koşullara uyum sağlayabiliyor.
Bu esneklik, genel amaçlı robotların manuel programlamanın pratik olmadığı ve koşulların sürekli değiştiği çeşitli ticari ortamlarda verimli bir şekilde ölçeklenmesine olanak tanımayı amaçlıyor.