Figure「Helix 2.5」、初めて入る30軒の家で家事

要点： Figureの新モデルHelix 2.5は、事前データを一切集めていないベイエリアの30軒で3種類の家事をこなした。人間の行動データセット Index で事前学習すると、タスク完遂率はゼロから学習した場合の9%から56%に上がった。

何を示したか

• 1つの基盤モデルで3つの行動：リビングの片付け、タオル畳み、ベッドメイク。
• ゼロショット：テスト家庭でのデータ収集・ファインチューニングなし。タスク全体を終えた場合のみ成功。
• Indexデータが増えるほど転移性能が滑らかに向上し、「スケーリング則として測れる」とFigureは説明。

計算資源

9月3日、NscaleはFigureに最大10万基のNVIDIA Vera Rubin GPUを提供する複数年契約を発表。2027年後半にテキサス州バーストウで稼働開始、初期コミットメントは35億ドルで60億ドル超への拡大を目指す。Nscaleは出資も行う。またThe Informationは10月7日、NvidiaがFigureへの追加10億ドル投資を協議したと報じたが、合意は確認されていない。

なぜ重要か

家庭はヒューマノイドにとって最も難しい環境だ。56%はまだ製品水準ではないが、大規模事前学習（エンボディドAIやVLAモデルの方法論）が未知の場所に転移しうることを示した。