PUBLISHED Aug 26, 2026, 5:48 AM ET
La société d'intelligence artificielle Skild AI, basée à Pittsburgh, a officiellement annoncé le lancement de son modèle de fondation phare S1 pour la robotique le vingt-six août deux mille vingt-six. Conçue pour l'apprentissage contextuel, l'architecture permet aux robots physiques d'exécuter des tâches complexes d'une durée maximale de dix minutes à partir d'une seule invite vidéo humaine, sans nécessiter d'exposition préalable à la formation. Les fondateurs Abhinav Gupta et Deepak Pathak ont rapporté un taux de réussite de soixante-six pour cent sur des tâches non vues lors des évaluations, surpassant largement les modèles traditionnels de vision, langage et action. Des démonstrations ont mis en évidence des activités physiques en plusieurs étapes, notamment le retournement de crêpes, la préparation de café et l'assemblage de kits sur du matériel robotique diversifié. Cette annonce fait suite à une levée de fonds massive de la série C de un virgule quatre milliard de dollars, menée par SoftBank Group en janvier deux mille vingt-six, valorisant l'entreprise à plus de quatorze milliards de dollars. Des partenariats stratégiques avec des fabricants mondiaux de robotique tels que NVIDIA, ABB Robotics et Universal Robots soutiendront le déploiement commercial qui s'étendra à l'échelle nationale.
By Sarah Whitman | JQJO News
Gauche : Met l'accent sur les impacts sur le marché du travail et les risques potentiels de perturbation des flux de travail automatisés. Centre : Se concentre sur les spécifications techniques, la valorisation du financement et les accords de partenariat commercial. Droite : Met en évidence la croissance de l'entreprise, la compétitivité technologique et les réalisations en matière d'innovation dans le secteur privé.
Skild AI a officiellement annoncé aujourd'hui le lancement de son modèle de fondation pour la robotique, le S1. https://www.skild.ai/news/s1-robotics-foundation-model-launch-2026-08-26
Skild AI dévoile S1 pour permettre aux robots physiques d'apprendre à partir de vidéos uniques
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