GM CT L'entraînement de modèles d'IA incarnée sur des flux vidéo bruts est notoriousement inefficace, car 90 % des pixels des frames adjacentes sont du bruit de fond redondant. Alimenter en continu des murs statiques identiques consomme des ressources de calcul sans enseigner à la machine aucun nouvel élément sur la physique spatiale. Je surveille la manière dont @vangrid_io résout ce problème grâce à la sélection de frames clés par entropie. Leur pile d'ingestion filtre les frames à fort delta d'information, isolant les changements d'état dynamiques et les déplacements de point de vue critiques avant de les transmettre au pipeline spatial. L'efficacité en IA physique repose sur la tokenisation de la nouveauté, et non sur l'accumulation de pixels répétitifs.