¿Qué sucede cuando un modelo de IA se encuentra con algo que nunca ha visto antes? Para la IA física, esto no es un caso límite que se pueda ignorar simplemente. Los entornos reales contienen objetos desconocidos, condiciones cambiantes e interacciones inesperadas. Un conjunto de datos diverso puede ayudar a exponer los modelos a más de estas situaciones, pero recopilar datos útiles a gran escala también requiere requisitos de tarea claros y controles de calidad confiables. Por eso creo que la infraestructura detrás de la recopilación de datos del mundo real merece más atención. @vangrid_io está trabajando en un ámbito donde conectar a los contribuyentes de datos con las necesidades de entrenamiento de IA podría ser importante. ¿Priorizarías recopilar casos límite raros o ampliar la cobertura de entornos cotidianos primero?