Humanoid-GPT是一个基于GPT架构的Transformer模型，专为人形机器人全身控制设计。它在一个包含20亿帧的重定向运动语料库上进行预训练，该语料库统一了主要的动作捕捉数据集与大规模内部录制数据。通过扩展数据规模和模型容量，Humanoid-GPT成为了能够追踪高动态行为的单一生成式Transformer，并对未见过的运动和控制任务展现出前所未有的零样本泛化能力。实验证明，该模型在零样本泛化至新任务的同时，能稳健地追踪复杂动态动作，建立了新的性能前沿。