GM CT Обучение моделей встраиваемого ИИ на сырых видеопотоках notoriously неэффективно, поскольку 90% пикселей в соседних кадрах — это избыточный фоновый шум. Повторная подача идентичных статичных стен сжигает вычислительные ресурсы модели, не обучая машину ничему новому о пространственной физике. Я отслеживаю, как @vangrid_io решает эту проблему с помощью выборки ключевых кадров по энтропии. Их стек приема фильтрует кадры с высокой информационной дельтой, выделяя динамические изменения состояния и критические смены ракурса до подачи в пространственный конвейер. Эффективность в физическом ИИ строится на токенизации новизны, а не на накоплении повторяющихся пикселей.
