A5站长网9月20日消息，人形机器人公司Figure发布其最新的神经网络模型Helix2.5，并公布了一组在真实住宅里完成的实验。Figure在旧金山湾区租下30栋此前没有采集过任何数据的房子，把搭载Helix2.5的Figure03人形机器人直接放进去执行整理客厅、折毛巾、整理床铺三类长时序任务，全程不做数据采集、不做微调、也不做环境适配。
结果是零样本全身自主作业。在任务专用数据、模型架构、训练与评测条件都保持不变的情况下，仅把初始化方式从零训练换成用Index数据集预训练，任务成功率从9%提升到56%。Figure称这是首次在人形机器人上实现这一规模的零样本全身泛化。通俗地说，机器人不再需要为每一个新房间重新学习一遍。
支撑泛化能力的是Index数据集。Figure用持续采集的人类生活视频给模型打底，官方口径下的数据生成速度约为每秒35分钟的全新人类行为数据。被编码进模型的是身体、物体与空间之间的耦合关系，而不是某个具体家庭的户型图。这也是它能迁移到没见过的房子的原因：学到的不是某个房间长什么样，而是该怎么面对一个房间。
硬件与算力是可复现性的另一半。Figure03身高约168厘米、体重约61公斤，一次充电可工作5小时，掌心内嵌广角摄像头，指尖触觉传感器可感知约3克力。算力侧，Figure今年与AI基础设施供应商Nscale签下多年期协议，锁定约10万块英伟达Vera Rubin系列GPU，合同基础规模约35亿美元、上限可达60亿美元。
实验里还出现了自我纠错：机器人在陌生环境中后退重新定位、改变站姿，或者绕着整张床移动来修正折叠。Figure同时公开了评测框架Helix-Bench，把任务定义、实验视频与失败案例一起放出。需要保留的是这些数字的边界，56%意味着还有接近一半的任务没有完成，官方也明确表示通用人形机器人并没有被解决。
申请创业报道，分享创业好点子。点击此处，共同探讨创业新机遇！
