لدى ChatGPT ميزة هائلة عندما يتعلق الأمر بالتعلم. فهناك بالفعل كمية هائلة من المعلومات المتاحة عبر الإنترنت يمكنه الاستفادة منها للتعلم. إذا سألته كيف تصنع القهوة، فهناك على الأرجح ملايين الصفحات والوصفات والمحادثات التي يمكنه الاعتماد عليها. أما الروبوتات فلا تتمتع بهذا الامتياز. يمكنك وضع تعليمات لصنع القهوة أمام روبوت، لكن الكلمات لا تخبره كيف يشعر الكوب في يده، أو كم الضغط الذي يجب تطبيقه، أو كيف يُعدّل عندما يتحرك الكوب. هذا النوع من المعرفة يأتي من التفاعل المادي. ولا يوجد ما يعادل الإنترنت مليئًا بمليارات الأمثلة على قيام البشر والروبوتات بمهام فيزيائية يومية. وهذه الفجوة هي جزء كبير مما يعمل @InvLambda على معالجته. يقوم Axis ببناء البنية التحتية لجمع بيانات الإجراءات المادية التي يمكن للروبوتات التعلم منها فعليًا.