जब एक AI मॉडल किसी ऐसी चीज़ का सामना करता है जिसे वह पहले कभी नहीं देखा है, तो क्या होता है? भौतिक AI के लिए, यह एक ऐसी स्थिति नहीं है जिसे बस नज़रअंदाज़ किया जा सके। वास्तविक वातावरण में अपरिचित वस्तुएँ, परिवर्तनशील परिस्थितियाँ और अप्रत्याशित बातचीत होती हैं। एक विविध डेटासेट मॉडल को इन स्थितियों के अधिक पहलुओं के साथ परिचित करा सकता है, लेकिन स्केल पर उपयोगी डेटा इकट्ठा करने के लिए स्पष्ट कार्य आवश्यकताएँ और विश्वसनीय गुणवत्ता जाँच भी आवश्यक हैं। इसीलिए मुझे लगता है कि वास्तविक दुनिया के डेटा संग्रह के पीछे की बुनियादी संरचना को अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है। @vangrid_io एक ऐसे क्षेत्र में काम कर रहा है, जहाँ डेटा योगदानकर्ताओं को AI प्रशिक्षण की आवश्यकताओं से जोड़ना महत्वपूर्ण हो सकता है। क्या आप पहले दुर्लभ किनारे की स्थितियों के संग्रह पर प्राथमिकता देंगे या हरदिन के वातावरणों की कवरेज को बढ़ाने पर?