로봇 스타트업 피규어가 인간 행동 데이터셋 '인덱스'로 사전학습한 휴머노이드 신경망 'Helix 2.5'를 공개하고, 데이터를 전혀 수집하지 않은 30개 베이 지역 가정에서 제로샷으로 평가했다. 동일한 후속 학습 데이터를 쓰되 인덱스 사전학습 유무만 다르게 한 비교 실험에서, 무작위 초기화 모델의 성공률은 9%에 그친 반면 인덱스로 사전학습한 모델은 56%를 기록해 6배 이상의 차이를 보였다. 이 모델은 장난감 정리·수건 개기·침대 정리 등 세 가지 전신 동작을 각기 다른 곳에서 수집한 미세조정 데이터만으로 수행했으며, 기존 방식과 동일한 성공률을 절반의 적응 데이터로 달성했다. 피규어는 인덱스 데이터를 8배로 늘렸을 때 손실이 예측 가능하게 감소하는 '인간-로봇 전이 스케일링 법칙'도 처음으로 측정했다고 밝혔다.

• •인덱스 사전학습 여부만 다른 비교실험, 제로샷 성공률 9%→56%로 6배 이상 차이
• •장난감 정리·수건 개기·침대 정리 등 3개 전신 동작을 30개 미확보 가정에서 평가
• •기존 방식과 동일 성공률을 절반의 적응 데이터로 달성
• •인덱스 데이터 8배 확대 시 손실 감소를 사전에 정확히 예측하는 스케일링 법칙 측정
• •인덱스는 초당 약 35분 분량 인간 경험 데이터 생성 중, 헬릭스 훈련에 35억달러 투입