Es war unglaublich zu sehen, wie gut neuronale Netzwerke bei unseren humanoiden Robotern funktionieren. Humanoide sind wahnsinnig komplex - ein einzelner Motor kann sich 360 Grad drehen und es gibt über 40 Gelenke. Wenn man die Mathematik betrachtet, bedeutet das mehr mögliche Roboterzustände als Atome im Universum. Figure hat unser eigenes KI-Modell namens Helix, das wir intern entwickelt haben. Ein einzelnes Helix-neuronales Netzwerk gibt jetzt sowohl Manipulation als auch Navigation aus, von der Spracheingabe bis zur Pixeleingabe, End-to-End. Jeder Fortschritt im maschinellen Lernen kam aus massiven, vielfältigen Datensätzen. Bei Figure bauen wir derzeit den größten Pretraining-Datensatz für Humanoide in der Geschichte auf - ich bin gespannt, was das freischaltet.