$FET AND THE QUEST FOR PHYSICAL AI – WORLDS NEED 100 MILLION HOURS OF REAL DATA 🔥
WAIC 2026 တွင် ထိပ်တန်း AI ပညာရှင်များက အားလုံးသဘောတူကြသည်မှာ—world models အတွက် အကြပ်အတည်းက သင်တန်းပုံစံ (architecture) မဟုတ်ဘဲ ဒေတာသာဖြစ်သည်။ Zhuyuan Robot သည် ထုတ်လုပ်ရေးလိုင်းများတွင် လုပ်ဆောင်ချက် ၆၀,၀၀၀ အတွင်း အောင်မြင်မှုနှုန်း ၉၉.၉၉% ဖြင့် အကြိမ်ကြိမ် စစ်ဆင်ရေး လုပ်ဆောင်နေပြီးဖြစ်သည်။ သို့သော် panel ကတော့ အများသုံး အခြေခံ-အသိ (common-sense) physical prediction ကို ကျွမ်းကျင်စေရန် လက်တွေ့ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုဒေတာ ၁၀၀ သန်းကျော် နာရီ လိုအပ်နိုင်သည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။
ဒါက rendering ပြဿနာ မဟုတ်ပါ—မော်ဒယ် (modality) နဲ့ အရွယ်အစားတိုး (scaling) ပြဿနာပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ ပြိုင်ပွဲက model architecture ကနေ အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာရယူမှု (data acquisition) နဲ့ closed-loop scenario validation ဆီကို ရွေ့လျားနေပါတယ်။ ဒီ ဒေတာစိန်ခေါ်မှုကို ဖြေရှင်းဖို့ ဘယ် AI crypto ပရောဂျက်က အကောင်းဆုံး အနေအထားမှာ ရှိနေမယ် ထင်ပါသလဲ?
ငွေရေးကြေးရေး အကြံမဟုတ်ပါ။ သင့်ရစ်ခ်ကို အမြဲစီမံပါ။
#FET #ArtificialIntelligence #WorldModel #EmbodiedAI #TechTrends 🔥