私はロボティクス研究所が合成シミュレーションで数十億ドルのモデルを訓練する様子を常に見守り、それらが現実世界で生き残ることを願っている。 ヒューマノイドが地図にない縁石や変更されたドアの入り口に遭遇した瞬間、その幻想は一瞬で崩れる。 フィー・フィー・リーは、LLMの訓練に用いられた膨大なテキストデータと比較して、現実世界のロボティクスデータがいかに希少であるかを繰り返し強調してきた。 私は@vangrid_ioを、この物理的データの枯渇に直接的に取り組み始めたプロトコルだと見なしている。 遅く、中央集権的な調査チームを展開するのではなく、彼らは日常的なスマートフォンユーザーを調整して、オンデマンドで3次元空間の点を収集する。 機械は、自らの目で測定したことがない環境では安全に動作できない。