Sigo observando cómo los laboratorios de robótica entrenan modelos de miles de millones de dólares en simulaciones sintéticas, esperando que sobrevivan en el mundo real. En el momento en que un humanoide choca con una acera no mapeada o una puerta modificada, esa ilusión se rompe inmediatamente. Fei-Fei Li ha enfatizado repetidamente lo alarmante que es la escasez de datos de robótica en el mundo real en comparación con los vastos océanos de texto utilizados para los LLM. Veo a @vangrid_io como el protocolo que finalmente aborda esta sequía de datos físicos en la fuente. En lugar de desplegar equipos de levantamiento centralizados y lentos, coordinan a usuarios normales con smartphones para capturar puntos espaciales 3D bajo demanda. Las máquinas no pueden operar con seguridad en un entorno que nunca han medido con sus propios ojos.