GM CT Pelatihan model AI berwujud pada aliran video mentah sangat tidak efisien karena 90% piksel dalam frame berurutan adalah noise latar belakang yang redundan. Memberikan dinding statis yang identik berulang-ulang membuang daya komputasi model tanpa mengajarkan mesin apa pun yang baru tentang fisika spasial. Saya memantau bagaimana @vangrid_io menangani hal ini melalui pemilihan frame kunci berdasarkan entropi. Stack input mereka menyaring frame delta dengan informasi tinggi, mengisolasi perubahan status dinamis dan pergeseran sudut pandang kritis sebelum memasukkannya ke dalam pipeline spasial. Efisiensi dalam AI fisik dibangun dengan mengubah kebaruan menjadi token, bukan menimbun piksel yang berulang.