Figure 揭示机器人 Scaling 证据:Index 预训练让陌生家庭成功率 9%→56%
量子位 · wechat · 2026-09-23
Figure 让 Helix 2.5 进入湾区 30 个陌生家庭做收拾玩具、叠毛巾、铺床。「零样本」指不需针对新环境重新训练,但任务本身此前已用其他环境数据适配过。
两组关键实验:
- 同架构同数据下,随机初始化模型完整任务成功率仅 9%,经 Index(人类行为数据)预训练后达 56%——大规模人类行为预训练显著提升陌生环境闭环泛化。
- 用四档嵌套数据(跨度 8 倍)预训练,下游动作预测损失随规模规律下降,拟合预测误差仅 0.54%。但注意这是离线指标,Figure 尚未公开预训练规模与真实家庭成功率的连续曲线。
行业横向:
- Dyna-2 用 1000h→100 万小时嵌套人类视频预训练,14 个真机任务平均归一化得分 20%→53%,证明规模效应能延伸到闭环;消融显示需加入未来视频预测目标,规模效应才稳定单调。
- 亮源新创 Light-O1 走互联网第三视角人类视频路线,预训练 37.5 亿→1200 亿 token,迁移误差呈幂律下降,称「迁移缩放定律」,但仍属开环评测。
Figure 的路线:自建 Creator 数据供应链,已收 1600 万条视频、支付 1500 万美元,新数据以约 35 分钟/秒速度入库;并与 Nscale 达成初始 35 亿美元、可扩至 60 亿+ 的算力合作,拟部署最高 10 万颗英伟达 GPU。文末对比了 CoMo、HuRo、Rhoda 等从互联网视频提取可迁移信号的另一路线。
所属事件:Figure 发布 Helix 2.5：30 个陌生家庭零样本家务成功率达 56%(9 条相关)→
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