GM CT Treinar modelos de IA embutida em fluxos de vídeo brutos é notoriamente ineficiente, pois 90% dos pixels em quadros adjacentes são ruído de fundo redundante. Alimentar paredes estáticas idênticas repetidamente consome poder computacional do modelo sem ensinar à máquina nada novo sobre física espacial. Rastreio como @vangrid_io resolve isso por meio da seleção de entropia de keyframes. Sua pilha de ingestão filtra quadros de alto delta de informação, isolando mudanças de estado dinâmicas e mudanças críticas de ponto de vista antes de alimentar a pipeline espacial. A eficiência na IA física é construída por meio da tokenização da novidade, não pelo acúmulo de pixels repetitivos.