Figure 在美国旧金山湾区租了 30 套房子，机器人没有进行额外训练，到了地方就开始自己收拾房子。

　　Helix 2.5 的构建旨在回答一个问题 —— 类人生物能否进入一个它从未见过的家，并立即自主工作？

　　为此，Figure 在全球人类行为数据集 Index 上预训练了 Helix 2.5。基于这个单一的基础模型，机器人产生了三种行为：整理客厅、折叠毛巾和整理床铺。然后 Figure 带着机器人进入了湾区 30 户家庭，之前没有收集任何数据。

　　在测试中，一个单一的 Index 预训练基础模型被调整为三种不同行为，涵盖运动、刚性和可变形操作、双手协调以及主动感知。

　　根据实测数据，Index 预训练显著提高了人形机器人零样本全身泛化能力，在任务专用数据、架构、训练和评测均保持不变的情况下，该变量使得任务成功率从 8% 提升到了 56%；与前代神经网络 Helix 02 相比，Helix 2.5 只用了一半的任务专用数据，就将该行为泛化到了 30 个前所未见的新环境。

　　Figure 表示，Helix 2.5 首次证明，全身智能可以从人类经验中学习并转移到新的场景中，而不用每次都进行重建。

　　特别

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