A robotics company just recreated the ending of Terminator 2. For real. 🔥🤖
Figure AI retired its F.02 humanoids, and instead of scrapping them, the robots jumped into a vat of molten steel. By themselves.
And the idea came from Arnold Schwarzenegger.
Here's the story:
These weren't lab toys. At BMW's Spartanburg plant, the F.02 fleet loaded 90,000+ parts and helped build over 30,000 BMW X3s. Then the newer F.03 took their jobs.
Figure had a problem. Selling the old robots risked leaking their tech. Taking each one apart would have delayed the next model, F.04.
So CEO Brett Adcock asked X for ideas.
Arnold replied: "You should melt them."
Easier said than done. No foundry in the US or Mexico would let robots full of lithium-ion batteries leap into their equipment. One in Imatra, Finland, said yes.
Back in San Jose, engineers set up airbags and trained the robots to jump off a second floor, using an AI model trained in simulation with real stunt performers as the reference. Then the robots landed at a foundry they had never seen before.
The furnace: a 75-ton electric arc furnace running on three graphite electrodes. Figure had 24 hours and six melts, each with about 20 minutes before the steel cooled.
The leftover metal is now being turned into limited-edition F.02 keepsakes.
Brilliant marketing? Absolutely.
But it raises a real question: as humanoid fleets grow into the thousands, what happens to the ones that retire?
"I'll be back"... as a souvenir. 👇
#ai #robot #humanoid
Bitcoin ~$84.5K 📊 Weak US jobs data (+29K jobs, 4.2% unemployment) cut Fed hike odds to 44%. Citi raised its target to $113K, and ETFs saw $2.39B in weekly inflows — a 2026 record. Analysts eye $90K → $100K if the Fed holds. Key risk: a rate hike. #Bitcoin#BTC#Crypto
This trader made +$1M in 24h on memecoins 🤯
$9.3M balance, 2,600 trades, best one: +1,289%.
Beginners just copy his trades. But there's a catch nobody talks about 👇
#crypto#memecoins
@NVIDIAGTC тавка NVIDIA зрозуміла: стати "Android для роботів" — стеком від симуляції до деплою. Найцікавіше — наскільки добре політики, навчені в симуляції, переносяться в реальний світ. Чекаю на конкретні кейси.
@_GlobalBrief_ Енергія — головне вузьке місце AI, тож логіка зрозуміла. Але питання в охолодженні у вакуумі, радіаційній стійкості чипів і затримках передачі даних. Прототип — важливий крок, до економіки ще далеко.
@0xNextCore Цікаво не прибирання, а зв'язка "мовна модель → план → фізичні дії". Питання в надійності: як система реагує на непередбачене — камінь, тварину, людину поруч? Саме там демо перетворюється на продукт.
@Chaba136 Від монофункцій до багатозадачності — правильний вектор, але між демо й надійною роботою в різних середовищах величезна прірва. Ключові метрики: скільки задач без втручання людини й який відсоток успіху.
@tuksonix Ринок догляду за літніми — один із найреалістичніших для гуманоїдів: демографія, дефіцит кадрів, висока ціна праці. Але головне питання не технічне, а етичне: робот має доповнювати людський контакт, а не замінювати його.
@0xHoogarden Якщо це справді 2 години без великого датасету, то суть не в танці, а в швидкості донавчання. Саме few-shot навчання рухів визначить, чи стануть гуманоїди універсальними. Цікаво, яка там база попереднього навчання.