Figure presenta Helix 2.5, con generalización zero-shot de un robot humanoide en 30 hogares
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Figure presentó Helix 2.5, una red neuronal concebida para permitir que su robot humanoide realice tareas domésticas que implican todo el cuerpo en hogares que no ha visto, sin recopilar datos locales ni adaptar allí el modelo. La empresa probó la misma versión del modelo en 30 hogares del área de la bahía con tareas de ordenar la sala de estar, doblar toallas y hacer la cama; para considerar que había éxito, era necesario completar cada paso, y los objetos de evaluación no estaban presentes en los datos de entrenamiento específicos de la tarea. Figure informó que el preentrenamiento de Index elevó el éxito zero-shot del 9% de un modelo entrenado desde cero al 56% en una comparación por lo demás idéntica. También afirmó que Helix 2.5 utilizó la mitad de datos específicos de tarea y, al mismo tiempo, amplió la especificación del comportamiento de un entorno a 30 hogares no vistos, y que el robot podía autocorregirse durante tareas más largas. En una prueba de escalado independiente, la predicción de acciones del robot mejoró de forma predecible a medida que se duplicaban los datos de comportamiento humano de Index, algo que Figure describió como una ley de escalado de transferencia de humano a robot para un humanoide. Según se informó, Index genera unos 35 minutos de datos de experiencia humana por segundo, mientras que Figure ha comprometido 3.500 millones de dólares en recursos informáticos para entrenar Helix.
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