بحسب منشور شاركته YZi Labs، فإن مشكلة تحلل ألفا في بيانات الروبوتات تختلف كثيرًا عن مشكلة تحلل ألفا في البيانات المستخدمة في النماذج اللغوية الكبيرة. وقد نشرت YZi Labs على X.

يمكن للكثير مما تتعلمه النماذج اللغوية الكبيرة أن ينتقل عبر سياقات مختلفة، بينما تكون بيانات الروبوتات أكثر اعتمادًا على الظروف وتتوقف بدرجة كبيرة على الروبوت والأجسام والبيئة.

مع انتقال الروبوتات إلى بيئات واقعية أكثر تعقيدًا، قد تفقد البيانات التي تم جمعها سابقًا أهميتها بشكل أسرع. وبالنسبة للبنّائين والمستثمرين، ينتقل التركيز من مقدار البيانات التي يملكونها إلى مدى قدرتهم على إغلاق الحلقة بسرعة بين النشر والبيانات الجديدة والتكيف.