Figure ने Helix 2.5 पेश किया, जो 30 घरों में ह्यूमनॉइड रोबोट का ज़ीरो-शॉट सामान्यीकरण सक्षम बनाता है
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Figure ने Helix 2.5 पेश किया, जो एक ऐसा न्यूरल नेटवर्क है जिसका उद्देश्य उसके ह्यूमनॉइड रोबोट को ऐसे घरों में पूरे शरीर से घरेलू काम करने में सक्षम बनाना है जिन्हें उसने पहले नहीं देखा हो, वह भी स्थानीय डेटा एकत्र किए बिना या वहाँ मॉडल को अनुकूलित किए बिना। कंपनी ने सैन फ्रांसिस्को बे एरिया के 30 घरों में एक ही चेकपॉइंट का परीक्षण किया, जिसमें लिविंग रूम व्यवस्थित करना, तौलिए मोड़ना और बिस्तर लगाना शामिल था। सफलता के लिए हर चरण पूरा करना आवश्यक था और मूल्यांकन में इस्तेमाल की गई वस्तुएँ कार्य-विशिष्ट प्रशिक्षण डेटा में शामिल नहीं थीं। Figure ने बताया कि Index प्रीट्रेनिंग से शून्य-शॉट सफलता दर, नए सिरे से प्रशिक्षित मॉडल के 9% से बढ़कर समान अन्य परिस्थितियों वाली तुलना में 56% हो गई। कंपनी ने यह भी कहा कि Helix 2.5 ने आधे कार्य-विशिष्ट डेटा का इस्तेमाल किया, जबकि व्यवहार के विनिर्देशन को एक वातावरण से बढ़ाकर 30 अनदेखे घरों तक विस्तारित किया, और रोबोट लंबे कार्यों के दौरान खुद को सुधार सकता था। एक अलग स्केलिंग परीक्षण में, Index के मानव-व्यवहार डेटा को दोगुना करने पर रोबोट-क्रिया की भविष्यवाणी पूर्वानुमानित रूप से बेहतर हुई। Figure ने इसे ह्यूमनॉइड के लिए मानव-से-रोबोट हस्तांतरण का स्केलिंग नियम बताया। रिपोर्ट के अनुसार, Index प्रति सेकंड लगभग 35 मिनट के मानव-अनुभव का डेटा तैयार करता है, जबकि Figure ने Helix के प्रशिक्षण के लिए 3.5 अरब डॉलर के कंप्यूटिंग संसाधन देने की प्रतिबद्धता जताई है।
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