मैंने पिछले हफ्ते अपना समय कहाँ लगाऊँ, इसका फैसला करने के लिए हर प्रमुख रोबोटिक्स डेटा प्लेटफ़ॉर्म को देखा। उनमें से अधिकांश गलत समस्या को हल कर रहे हैं। यहाँ वह बात है जिसे "फिजिकल AI" के किसी भी व्यक्ति ने अभी तक सार्वजनिक रूप से नहीं कहा है: आपके रोबोट को एक बेहतर दिमाग की जरूरत नहीं है। इसे अधिक देखने की जरूरत है। LLMs तब बुद्धिमान हुए जब इंटरनेट ने उन्हें ट्रिलियनों शब्द मुफ्त में प्रदान किए। रोबोट्स के पास ऐसा कुछ नहीं है। "फिजिकल मूवमेंट का इंटरनेट" कोई मौजूद नहीं है, जिसे स्क्रैप किया जा सके। किसी को इसे बनाना होगा। कार्य के हिसाब से, हर हरकत के साथ, हर मनुष्य के साथ। यही वास्तविक बाधा है। GPU नहीं। मॉडल का आकार नहीं। अभी तक मौजूद नहीं होने वाला डेटा। @axisrobotics प्रोजेक्ट में से एकमात्र प्रोजेक्ट है, जो इसे मुख्य समस्या के रूप में समझता है, सिर्फ़ एक नोट के रूप में नहीं। आप कोई कार्य करते हैं। इसे सत्यापित किया जाता है। इसे ऑन-चेन पर साइन किया जाता है। और यह एक ऐसा प्रशिक्षण डेटा बन जाता है, जिससे रोबोट सीख सकता है। यही 2009 में कंप्यूटर विज़न के लिए ImageNet ने किया। समान संरचना, अलग क्षेत्र। मैंने पिछले हफ्ते मेरा पहला Trajectory पूरा किया। "किचन उपकरणों की व्यवस्था", 7 कदम, fork को हिलाएँ, knife को हिलाएँ, plate को स्टैक करें, jam jar को स्टैक करें। 7 में से 7वाँ कदम। jam jar स्थापित। कार्य मूलतः पूरा। लेकिन jam jar प्लेट से कूदने का फैसला करता है। पूरी तरह से पुनः प्रारंभ। यही वह हिस्सा है, जिसे कोई आपको नहीं दिखाता। यह कोई बटन क्लिक करके "डेटा" कहने की बात नहीं है। यह उसी कार्य को बार-बार करने की है, जबतक कि वह पर्याप्त साफ़ न हो जाए, ताकि रोबोट सचमुच सीख सके। अगर "फिजिकल AI" काम करना है, तो पहले इसअनदेखी,अनुचित-लगने-वाली प्रक्रिया को पूरा करना होगा।