Figure представила Helix 2.5 — новую нейросеть для гуманоидных роботов. Компания проверила её в 30 домах, которых робот раньше не видел. Без дополнительного обучения он убирал комнаты, складывал полотенца и застилал кровати.
Главное изменение — предварительное обучение на Index, большом наборе данных о действиях людей. По данным Figure, оно повысило успешность выполнения задач с 9% до 56%. При этом Helix 2.5 потребовалось вдвое меньше специальных данных для обучения конкретным действиям, чем прошлой версии.
Figure считает, что такой подход позволит роботам быстрее осваиваться в новых местах, а не переучиваться для каждой квартиры или комнаты отдельно. Сейчас Index собирает около 35 минут новых данных о действиях людей каждую секунду, а компания планирует потратить $3,5 млрд на вычисления для дальнейшего обучения Helix.
