피규어AI '헬릭스 2.5', 처음 가본 집 30곳서 청소와 빨래 개기… 인간 영상 사전학습으로 성공률 9%에서 56%로

미국 휴머노이드 기업 피규어AI는 9월 17일 연구 게시물을 통해 새 모델 '헬릭스 2.5'가 데이터를 한 번도 수집하지 않은 미국 베이 지역 가정집 30곳에서 거실 정리와 수건 개기, 침대 정리 등 전신 가사 작업 세 가지를 수행했다고 밝혔다.

평가에 쓴 장난감과 수건, 침구도 학습 데이터에 없던 물건이다. 작업 전체를 끝내야만 성공으로 치는 블라인드 평가에서 자사 인간 행동 데이터셋 '인덱스'로 사전학습한 정책의 성공률은 56%로, 같은 조건에서 처음부터 학습한 정책의 9%를 크게 웃돌았다.

이전 모델 헬릭스 02와 같은 성공률을 내는 데 필요한 작업별 데이터도 절반이었다고 회사는 설명했다. 피규어는 인덱스 데이터를 8배 범위에서 늘릴 때 손실이 예측 가능하게 줄어 최대 학습 결과를 소수점 넷째 자리까지 미리 맞혔다며 이를 인간에서 휴머노이드로의 전이 스케일링 법칙이라고 불렀다.

인덱스는 현재 1초마다 약 35분 분량의 인간 경험을 새로 쌓고 있고, 헬릭스 학습에 35억달러 규모의 컴퓨팅을 확보했다고 회사는 밝혔다. MEKAWIRE 기록상 피규어의 최근 공개 투자는 2025년 9월 기업가치 390억달러의 10억달러 시리즈C로, 2026년 1월 스킬드AI의 140억달러보다 3배 가까이 높다.