与只使用语言指令相比，加入视频上下文后机器人的未见任务表现能提升多少？
Skild AI的测试显示，随着数据规模增加，ICL视频Prompt效果反超传统语言Prompt；对于未见任务，加入视频context后模型表现相比只用语言指令提升约7倍。
具身ICL来了创业玩家！上下文成Scaling新赛道
资讯摘要
让机器人学会利用更长的多模态Context
AI 摘要
量子位专访可可矩阵CEO高宇翔，解读具身智能领域兴起的In-Context Learning路线：Skild、Generalist等玩家展示one-shot能力后，行业开始把上下文理解作为新Scaling方向。可可矩阵成立于今年4月，主张将ICL前置到预训练阶段，用条件表征实现“强理解、轻生成”，并认为未来机器人智能应以学会新任务所需时间来衡量。
AI 问答
可可矩阵的具身ICL路线与其他玩家有何不同？
Generalist和Skild偏向于在后训练阶段展示One-Shot能力，可可矩阵则把后训练的ICL前置到预训练阶段，用条件表征让模型根据任务意图动态提取视觉信息，实现强理解、轻生成。
高宇翔认为未来衡量机器人智能应更关注什么指标？
相比单次任务成功率，他更看重第一次成功平均耗时，即机器人看一次示范后需要多久才能第一次学会任务，这对应教学成本和学习效率。
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