RecodeX 重构消息，具身智能领域正兴起In-Context Learning（ICL）路线。8月，Skild AI发布机器人基础模型S1，可看一遍演示视频即完成新任务；Generalist AI发布GEN-1.5，具备One-Shot Learning能力。国内创业公司可可矩阵致力于将ICL作为具身智能底层范式，创始人高宇翔曾在傅利叶参与全尺寸人形机器人链路开发。该公司采用将ICL前置到预训练阶段的思路，打造「条件表征」实现动态信息提取，秉持「强理解、轻生成」理念，目前简单任务One-Shot适配完成率稳定在80%以上，并探索Self-Correction能力。行业正从堆数据转向关注机器人的学习与适应能力，但具身ICL仍面临视觉理解、多模态、长上下文与记忆等技术难点。
