gn gm, усім LLM спожили величезну частину інтернету. Але розуміння тексту дуже відрізняється від розуміння фізичного світу. Роботам потрібно більше, ніж карти та записи з камер автомобілів. Їм потрібні детальні, дані на рівні землі, що охоплюють тротуари, сходи, провулки, будівлі та середовища, де реально працюють автономні системи. Саме цю проблему намагається вирішити @vangrid_io. Vangrid будує децентралізовану мережу просторових даних, яка може перетворювати реальні захоплення на структуровані 3D-середовища. Ідея полягає в тому, щоб з’єднати учасників даних з розробниками ШІ та командами робототехніки, яким потрібні точні моделі фізичних просторів. Що робить це цікавим — потенційний інcentивний шар: учасники можуть надавати корисні просторові дані, а покупці даних можуть фінансувати збирання на основі своїх конкретних потреб. Важливими є також верифікація та походження, бо системи ШІ потребують не лише великих наборів даних, а й даних, яким можна довіряти. З розвитком фізичної ШІ якісні просторові дані можуть стати такими ж важливими, як навчальні дані для LLM. Саме тому @vangrid_io варто стежити. Можливість — не лише збирати більше даних, а й будувати інфраструктуру, яка допоможе машинам розуміти світ за межами екрана. Велике питання — чи зможе Vangrid забезпечити покриття, точність та масштаб, які вимагають реальні застосунки ШІ.