Helix 2.5 de Figure limpia 30 casas que nunca había visto
Figure dice que su humanoide ordenó salas, dobló toallas e hizo camas en 30 casas desconocidas sin datos locales, respaldado por un acuerdo de cómputo de 3.500 M$ con Nscale.
En resumen: el nuevo modelo Helix 2.5 de Figure realizó tres tareas domésticas en 30 casas del Área de la Bahía sin recoger datos en ninguna. El éxito de tarea completa pasó del 9 % (entrenado desde cero) al 56 % con preentrenamiento en Index, el conjunto de datos de comportamiento humano de Figure.
Lo que mostró Figure
- Un modelo base, tres comportamientos: ordenar salas, doblar toallas y hacer camas.
- Zero-shot: sin recogida de datos, ajuste fino ni adaptación en las casas. Solo contaba como éxito la tarea entera.
- Según Figure, la transferencia mejoró de forma regular al crecer Index, «lo bastante para medirla como ley de escalado».
El cómputo detrás
El 3 de septiembre Nscale anunció un acuerdo plurianual para dar a Figure hasta 100.000 GPU NVIDIA Vera Rubin desde el segundo semestre de 2027 en Barstow (Texas), con un compromiso inicial de 3.500 M$ y la intención de superar 6.000 M$. Nscale también entra en el capital. Aparte, The Information informó el 7 de octubre de que Nvidia ha discutido invertir otros 1.000 M$ en Figure; no hay acuerdo confirmado.
Por qué importa
El hogar es la prueba más difícil para un robot humanoide. Un 56 % estricto no es aún producto, pero indica que el preentrenamiento a gran escala —la receta de la IA encarnada y los modelos VLA— se transfiere a lugares nunca vistos.
Fuentes Fuentes verificadas
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