Figure AI - Helix 2.5 Robot: Zero-Shot Home Generalization
5 hours ago
- Helix 2.5 是 Figure 开发的最先进的神经网络，专注于人形机器人的全身自主性。
- 该模型实现了零样本泛化，使机器人无需事先收集数据或进行适应即可在陌生的家庭中执行任务。
- 索引预训练，基于全球规模的人类行为数据进行训练，是 Helix 2.5 实现 56% 零样本成功率的关键，而从头开始训练的成功率仅为 9%。
- 一个基础模型支持三种行为：整理客厅、折叠毛巾和铺床，覆盖 30 个未见过的家庭。
- Helix 2.5 所需的任务特定数据是 Helix 02 的一半，但在 30 倍更广泛的范围内实现了相当或更好的泛化性能。
- 该研究引入了人形机器人的迁移缩放定律，表明随着更多索引预训练数据的增加，下游动作预测得到平滑改进。
- 该模型展现出改进的自我纠正能力，使其能够在长时间任务中从诸如折叠错位等错误中恢复。
- 评估的成功标准很严格，要求完全完成任务，并对枕头、被子和毛巾的评分有详细的标准。
- 研究结果表明，在预训练中扩大数据和计算规模可以增强机器人对物理世界的理解，支持了机器人泛化可实现的论点。