O que acontece quando um modelo de IA encontra algo que nunca viu antes? Para a IA física, isso não é um caso limite que pode ser simplesmente ignorado. Ambientes reais contêm objetos desconhecidos, condições variáveis e interações inesperadas. Um conjunto de dados diversificado pode ajudar a expor os modelos a mais dessas situações, mas coletar dados úteis em escala também exige requisitos de tarefa claros e verificações de qualidade confiáveis. É por isso que acho que a infraestrutura por trás da coleta de dados do mundo real merece mais atenção. @vangrid_io está atuando em um espaço onde conectar contribuidores de dados às necessidades de treinamento de IA pode ser importante. Você priorizaria coletar casos raros de borda ou expandir a cobertura de ambientes cotidianos primeiro?