Figure presenta Helix 2.5, con generalizzazione zero-shot di un robot umanoide in 30 case
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Figure ha presentato Helix 2.5, una rete neurale progettata per consentire al suo robot umanoide di svolgere attività domestiche che coinvolgono tutto il corpo in abitazioni mai viste prima, senza raccogliere dati locali né adattare il modello sul posto. L’azienda ha testato lo stesso checkpoint in 30 abitazioni della Bay Area, su attività come riordinare il soggiorno, piegare gli asciugamani e rifare il letto; per considerare riuscita un’attività era necessario completarne ogni passaggio e gli oggetti usati per la valutazione non erano presenti nei dati di addestramento specifici per l’attività. Figure ha riferito che il preaddestramento di Index ha aumentato il tasso di successo zero-shot dal 9% di un modello addestrato da zero al 56% in un confronto a parità di condizioni. Ha inoltre affermato che Helix 2.5 ha utilizzato la metà dei dati specifici per le attività, estendendo al contempo la definizione del comportamento da un solo ambiente a 30 abitazioni mai viste, e che il robot poteva autocorreggersi durante attività più lunghe. In un test separato di scalabilità, la previsione delle azioni del robot è migliorata in modo prevedibile al raddoppiare dei dati sul comportamento umano di Index, in quello che Figure ha descritto come una legge di scalabilità del trasferimento dall’uomo al robot per un umanoide. Secondo quanto riferito, Index genera circa 35 minuti di dati sull’esperienza umana al secondo, mentre Figure si è impegnata a destinare 3,5 miliardi di dollari in risorse computazionali all’addestramento di Helix.
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