GR-2 एक उन्नत सामान्य रोबोट एजेंट है, जिसे विविध और सामान्यीकृत रोबोट ऑपरेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह सबसे पहले बड़ी संख्या में इंटरनेट वीडियो पर पूर्व-प्रशिक्षित किया गया है ताकि दुनिया की गतिशीलता को समझा जा सके। इस बड़े पैमाने पर पूर्व-प्रशिक्षण में 38 मिलियन वीडियो क्लिप और 50 बिलियन से अधिक लेबल शामिल हैं, जिससे GR-2 व्यापक श्रेणी के रोबोट कार्यों और वातावरणों में बाद के नीतिगत अधिगम में सामान्यीकृत हो सकता है। इसके बाद, GR-2 को रोबोट ट्रैजेक्टरी का उपयोग करके वीडियो उत्पादन और क्रियाओं की भविष्यवाणी के लिए ठीक किया गया है। इसने प्रभावशाली बहु-कार्य अधिगम क्षमता दिखाई है, जिसमें 100 से अधिक कार्यों में औसत सफलता दर 97.7% है। इसके अतिरिक्त, GR-2 नए, पहले अनदेखे परिदृश्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, जिसमें नए बैकग्राउंड, वातावरण, ऑब्जेक्ट और कार्य शामिल हैं। उल्लेखनीय रूप से, GR-2 मॉडल के आकार में वृद्धि के साथ कुशलतापूर्वक विस्तारित होता है, जो इसकी निरंतर वृद्धि और अनुप्रयोग की क्षमता को उजागर करता है।