Continuo observando laboratórios de robótica treinando modelos de bilhões de dólares em simulações sintéticas, na esperança de que eles sobrevivam no mundo real. No momento em que um robô humanóide encontra uma calçada não mapeada ou uma porta alterada, essa ilusão se quebra imediatamente. Fei-Fei Li tem repetidamente destacado o quão alarmante é a escassez de dados de robótica no mundo real em comparação com os vastos oceanos de texto usados para LLMs. Vejo @vangrid_io como o protocolo que finalmente está enfrentando essa seca de dados físicos na fonte. Em vez de implantar equipes de levantamento lentas e centralizadas, elas coordenam usuários comuns de smartphones para capturar pontos espaciais 3D sob demanda. Máquinas não podem operar com segurança em um ambiente que nunca mediram com seus próprios olhos.