看到神经网络在我们的人形机器人上如此出色地工作，真是令人难以置信 人形机器人非常复杂——单个电机可以旋转360度，而你有40多个关节。如果你算一下，这意味着可能的机器人状态比宇宙中的原子还要多 Figure有自己的AI模型，叫做Helix，这是我们内部设计的。一个Helix神经网络现在可以从语言和像素输入端到端地输出操作和导航 机器学习的每一次飞跃都来自于庞大而多样化的数据集。在Figure，我们目前正在构建历史上最大的用于人形机器人的预训练数据集——期待看到这将解锁什么

我们刚刚在Figure结束了一个重要的一周——这是我们宣布的内容： 1/ 宣布超过10亿美元的C轮融资。这使我们在类人机器人领域拥有最强的资产负债表——这对扩展Helix（我们的AI）和BotQ（机器人制造）至关重要。 2/ 与管理全球1万亿美元资产的Brookfield建立了合作关系。我们计划共同扩展Helix的AI基础设施，已经开始收集Helix预训练的真实世界数据，并在商业上合作部署机器人。 3/ 宣布Go-Big项目——我们推动建立世界上最大的类人预训练数据集。我们正在扩大人类视频的收集，而我们的F.02类人机器人现在可以直接从人类视频中学习。这个项目得到了与Brookfield的合作加速，后者拥有超过100,000个住宅单元。 作为创始人，时机就是一切。太早或太晚都是致命的。 现在，我们正处于类人机器人的最佳时机：先进的硬件正在成熟，可以行走并执行类人任务，生产制造正在启动，最重要的是——神经网络正在交付成果。 我相信我们正处于将合成类人扩展到数十亿单位的起跑线上。

构建最大的类人预训练集