نشرت Figure AI نتائج نموذج Helix 2.5 الذي يتحكم بجسم الروبوت البشري بالكامل. السؤال الرئيسي للتجربة: هل يمكن للروبوت دخول منزل لم يتدرب فيه من قبل والبدء بالعمل فوراً؟ للاختبار، تم اختيار 30 منزلاً في منطقة خليج سان فرانسيسكو لم يتم جمع أي بيانات منها، وثلاث مهام: ترتيب الألعاب في غرفة المعيشة، طي المناشف وترتيب السرير.
تم اكتساب جميع المهارات الثلاث من نموذج أساسي واحد. تم تدريبه مسبقاً على Index — قاعدة بيانات ضخمة من تسجيلات الأفعال البشرية التي تجمعها Figure على نطاق واسع — ثم تم تدريبه بشكل إضافي على مجموعة بيانات صغيرة لكل مهمة. في المنازل الجديدة ومع أشياء غير مألوفة، لم يحصل الروبوت على تدريب إضافي أو تعديل.
لقياس تأثير التدريب المسبق، دربت Figure نسختين على نفس بيانات المهام: واحدة من الصفر، والأخرى من نموذج مدرب مسبقاً على Index. تم احتساب المهمة فقط إذا أُنجزت بالكامل: جميع الألعاب مرتبة، جميع المناشف مطوية، السرير مرتب تماماً. النسخة بدون تدريب مسبق نجحت في 9% من المحاولات، ومع التدريب المسبق — 56%، من أصل 420 محاولة كانت 237 ناجحة. أفضل النتائج كانت مع السرير (67%) والمناشف (62%)، وأقلها مع ترتيب الألعاب (40%).
تشير الشركة أيضاً إلى توفير البيانات: لكل مهمة احتاجت إلى نصف عدد التسجيلات الخاصة مقارنة بمهارة مماثلة في Helix 02 السابقة. بالإضافة إلى ذلك، اكتشفت Figure قاعدة للتوسع: كل مضاعفة في حجم بيانات الإنسان تحسن أداء الروبوت بشكل متوقع، وتم التنبؤ بخطأ أكبر تجربة مسبقاً.
تؤكد Figure أن مهمة الروبوت البشري المنزلي الشامل لم تُحل بعد. النجاح في أكثر من نصف المحاولات في بيئة غير مألوفة هو مؤشر صادق على المستوى الحالي: خطوة مهمة للبحث، لكنها غير كافية للاستخدام المنزلي بدون إشراف. للشركات التي تدرس الروبوتات البشرية، من المنطقي التركيز على سيناريوهات البيئة الخاضعة للرقابة والعمليات المتكررة، والنظر إلى المهام المنزلية كهدف للسنوات القادمة.
