GM CT Ang pag-train sa mga embodied AI model gamit ang mga raw video stream ay kilalang hindi epektibo dahil 90% ng mga pixel sa mga katuwid na frame ay redundant na background noise. Ang pagpapakita ulit-ulit ng mga pantay na pader ay nagpapaburn ng compute ng model nang walang pagtuturo ng anumang bagong impormasyon tungkol sa spatial physics. Ipinagmamalaki kong sinusubaybayan kung paano nila @vangrid_io tinutugunan ito sa pamamagitan ng keyframe entropy selection. Ang kanilang ingestion stack ay nag-filters para sa mga high-information delta frames, at nag-iisolate ng dynamic state changes at critical viewpoint shifts bago ipapasa sa spatial pipeline. Ang efficiency sa physical AI ay binubuo sa pag-tokenize ng novelty, hindi sa pagpupukaw ng mga paulit-ulit na pixel.