Los datos de robótica tienen un problema de descomposición alfa muy diferente al de los datos utilizados en modelos de lenguaje grandes, según una publicación compartida por YZi Labs. YZi Labs publicó en X.

Gran parte de lo que aprenden los LLM puede transferirse entre contextos, mientras que los datos de robótica son más condicionados y dependen en gran medida del robot, los objetos y el entorno.

A medida que los robots se adentran en entornos del mundo real cada vez más complejos, los datos recopilados previamente pueden perder relevancia con más rapidez. Para los creadores y los inversionistas, el enfoque pasa de cuánta información tienen a qué tan rápido pueden cerrar el ciclo entre el despliegue, los datos nuevos y la adaptación.