Robotics-Daten haben laut einem von YZi Labs geteilten Beitrag ein sehr anderes Problem des Alpha-Verfalls als Daten, die bei großen Sprachmodellen verwendet werden. YZi Labs hat dazu auf X gepostet.

Vieles, was LLMs lernen, lässt sich über Kontexte hinweg übertragen, während Roboterdaten stärker situationsabhängig sind und stark vom Roboter, den Objekten und der Umgebung abhängen.

Da Roboter in komplexere reale Umgebungen vordringen, kann die zuvor gesammelte Datenlage schneller an Relevanz verlieren. Für Erbauer und Investoren verlagert sich der Fokus von der Frage, wie viel Daten sie haben, hin zu der Frage, wie schnell sie die Schleife zwischen Einsatz, neuen Daten und Anpassung schließen können.