출처: figure.ai원문 보기
Helix 2.5: Zero-Shot 30-Home Generalization
3줄 요약
- Figure가 가정 환경용 휴머노이드 작업 모델 Helix 2.5를 공개했습니다.
- 이 모델은 사전 데이터 수집이나 현장 미세 조정 없이 30개의 처음 보는 가정에서 정리, 수건 접기, 침대 정리 작업을 수행했습니다.
- Index 사전학습을 적용한 모델은 블라인드 평가에서 제로샷 성공률 56%를 기록해 처음부터 학습한 모델의 9%보다 높았습니다.
Figure는 Helix 2.5가 자사 최신 신경망 모델이며, 인간 행동 데이터셋 Index를 바탕으로 휴머노이드의 전신 제어 능력을 학습했다고 발표했습니다.
회사는 서로 다른 가정 30곳에서 로봇이 환경 또는 조작 물체에 관한 별도 데이터 수집, 미세 조정, 현장 적응 없이 거실 정리, 수건 접기, 침대 정리를 수행했다고 설명했습니다.
Figure의 블라인드 평가에서는 동일한 작업 데이터와 구조를 적용했을 때 Index로 사전학습한 정책의 성공률이 56%였고, 무작위 가중치에서 시작한 정책은 9%였습니다.
Figure는 Helix 2.5가 작업별 데이터 사용량을 줄이면서도 적용 범위를 넓혔으며, Index가 매초 약 35분 분량의 신규 인간 행동 데이터를 생성하고 있다고 밝혔습니다.
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