Physical AI의 데이터 효율성에 대한 분석.
로봇 데이터의 수집은 기존 텍스트 코퍼스와 다르며, 비용이 발생합니다. 자본 효율성을 극대화하기 위해 '달러당 한계 효용'과 '데이터 새로움'을 정확히 계산하는 것이 중요합니다. 데이터가 증가함에 따라 손실은 멱법칙에 따라 감소하지만, 적절한 비용 관리가 필요합니다.
Analysis of data efficiency in Physical AI.
Collecting robot data differs from traditional text corpora and incurs costs. Maximizing capital efficiency hinges on accurately calculating 'marginal utility per dollar' and 'data novelty.' While the increase in data reduces losses according to a power law, proper cost management is essential.