Figures Helix 2.5 räumt 30 fremde Wohnungen auf
Figure zufolge hat sein Humanoid in 30 unbekannten Haushalten der Bay Area aufgeräumt, Handtücher gefaltet und Betten gemacht – ohne lokale Daten, gestützt auf einen 3,5-Mrd.-$-Compute-Deal mit Nscale.
Kurz gesagt: Figures neues Modell Helix 2.5 erledigte drei Haushaltsaufgaben in 30 Haushalten der Bay Area, in denen vorher keinerlei Daten gesammelt wurden. Die Erfolgsquote für vollständige Aufgaben stieg von 9 % (ohne Vortraining) auf 56 % mit Vortraining auf Index, Figures Datensatz menschlichen Verhaltens.
Was Figure zeigte
- Ein Foundation-Modell, drei Verhaltensweisen: Wohnzimmer aufräumen, Handtücher falten, Betten machen.
- Zero-Shot: keine Datensammlung, kein Fine-Tuning, keine Anpassung in den Testhaushalten. Nur die vollständige Aufgabe zählte.
- Laut Figure verbesserte sich der Transfer gleichmäßig mit mehr Index-Daten – „messbar als Skalierungsgesetz“.
Die Rechenleistung dahinter
Am 3. September kündigte Nscale einen mehrjährigen Vertrag an: bis zu 100.000 NVIDIA-Vera-Rubin-GPUs für Figure ab H2 2027 in Barstow, Texas, mit einer anfänglichen Zusage von 3,5 Mrd. $ und dem Ziel, über 6 Mrd. $ zu wachsen. Nscale beteiligt sich zudem an Figure. The Information berichtete am 7. Oktober, Nvidia habe eine weitere Investition von 1 Mrd. $ diskutiert; ein Abschluss ist nicht bestätigt.
Warum es wichtig ist
Der Haushalt ist der härteste Test für einen humanoiden Roboter. 56 % sind noch kein Produkt, belegen aber, dass großskaliges Vortraining – das Rezept hinter Embodied AI und VLA-Modellen – auf unbekannte Umgebungen übertragbar ist.
Quellen Quellen geprüft
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