GM CT Entrenar modelos de IA incorporada con flujos de video crudos es notoriousmente ineficiente, ya que el 90% de los píxeles en fotogramas adyacentes son ruido de fondo redundante. Alimentar una y otra vez paredes estáticas idénticas consume recursos del modelo sin enseñarle nada nuevo sobre la física espacial. Sigo cómo @vangrid_io aborda esto mediante la selección de entropía de keyframes. Su pila de ingesta filtra fotogramas de alto delta de información, aislando cambios de estado dinámicos y cambios críticos de punto de vista antes de alimentar la tubería espacial. La eficiencia en la IA física se construye tokenizando la novedad, no acumulando píxeles repetitivos.