У робототехнических данных проблема α-убывания (alpha decay) совершенно иная, чем у данных, используемых в больших языковых моделях, говорится в публикации, которой YZi Labs поделились. YZi Labs разместила это в X.

Многое из того, чему обучаются LLM, может переноситься между контекстами, тогда как робототехнические данные более зависят от конкретных условий и сильно зависят от робота, объектов и среды.

По мере того как роботы выходят в более сложные реальные условия, ранее собранные данные могут быстрее терять актуальность. Для разработчиков и инвесторов акцент смещается с того, сколько данных у них есть, на то, как быстро они могут замкнуть цикл между развертыванием, новыми данными и адаптацией.