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카이에 de market
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- 전직 헤지펀드 매니저
- 세상을 변화시키는 핵심 사건, 핵심 기업을 공부하고 주관적 생각과 투자방향을 적는 노트
- 터무니없이 틀릴 수도 있으니 주의
- 매수와 매도 의사결정의 책임은 투자자 본인에게 귀속
- 본인은 채널에서 언급한 종목이나 섹터를 예고없이 매수/매도할 수 있음
- 투자의 결과에 따른 책임을 지지 않음
* Figure AI, Helios 2.5 공개
•사전학습을 완료한 휴머노이드가 전혀 새로운 30개의 주택 안에서도 과제(장난감 정리, 침구 정리 등)를 수행할 수 있는지 확인
"스케일링 법칙은 데이터와 연산량을 늘리면 다음 토큰 예측 성능이 예측 가능한 방식으로 향상된다는 사실을 보여주며 언어모델 개발 방식을 바꿨습니다. 이를 통해 소규모 학습 결과로 대규모 학습의 성과를 미리 추정할 수 있게 됐습니다.
우리는 사람에게서 배운 지식을 로봇으로 이전하는 과정에서도 비슷한 스케일링이 나타나는지 살펴봤습니다.
Index 데이터가 두 배로 늘어날 때마다 손실은 예측 가능한 방식으로 감소했습니다. 우리가 아는 한, 이는 휴머노이드에서 측정된 최초의 인간→로봇 전이 스케일링 법칙입니다. 즉, Index 사전학습은 로봇의 다음 행동 예측 성능을 예측 가능한 방식으로 개선합니다.
"사전학습에서 폭넓게 배우고, 수행할 행동을 한 번 학습시킨 뒤, 실제 배치 환경에서는 이를 일반화하는 것입니다.
Index에는 현재 매초 약 35분 분량의 새로운 인간 경험 데이터가 쌓이고 있습니다. 우리는 Helix 학습을 위해 35억 달러 규모의 컴퓨팅 자원을 확보하기로 약정했습니다. Helix 2.5의 결과가 향후에도 이어진다면, 더 많은 데이터와 연산량은 로봇이 새로운 집에 들어가기 전에 물리적 세계를 더 많이 학습하는 것으로 직접 연결될 것입니다.
이제 규모를 키울 때입니다(It's time to scale up)."
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2026-09-18 00:22