GM CT 在原始影片串流上訓練具身 AI 模型極其低效，因為相鄰幀中 90% 的像素都是冗餘的背景雜訊。 反覆輸入相同的靜態牆面，只會耗費模型的運算資源，卻無法讓機器學到任何關於空間物理的新知識。 我追蹤 @vangrid_io 如何透過關鍵幀熵選擇來解決這個問題。 他們的資料輸入堆疊會篩選出高資訊德爾塔值幀，在輸入空間管道前，先隔離動態狀態變化與關鍵視角轉換。 物理 AI 的效率建立在將新穎性標記化，而非囤積重複的像素。
GM CT 在原始影片串流上訓練具身 AI 模型極其低效，因為相鄰幀中 90% 的像素都是冗餘的背景雜訊。 反覆輸入相同的靜態牆面，只會耗費模型的運算資源，卻無法讓機器學到任何關於空間物理的新知識。 我追蹤 @vangrid_io 如何透過關鍵幀熵選擇來解決這個問題。 他們的資料輸入堆疊會篩選出高資訊德爾塔值幀，在輸入空間管道前，先隔離動態狀態變化與關鍵視角轉換。 物理 AI 的效率建立在將新穎性標記化，而非囤積重複的像素。
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