YZi Labsが共有した投稿によると、ロボティクスのデータは、大規模言語モデルで使われるデータとは非常に異なるアルファ減衰の問題を抱えています。YZi LabsはXで投稿しました。

LLMが学習した内容の多くは文脈をまたいで転用できますが、ロボティクスのデータは条件付きで、ロボット、対象となる物体、環境に強く依存します。

ロボットがより複雑な現実世界の環境に進出するにつれて、以前に収集したデータは、関連性を失うまでの時間がこれまでより早くなることがあります。ビルダーや投資家にとっては、「どれだけのデータを持っているか」から、「デプロイ、新しいデータ、そして適応の間のループをどれだけ迅速に閉じられるか」へと重点が移ります。