Современные языковые модели достигли значительных успехов благодаря обучению на масштабных объемах текстовой информации, однако в области робототехники ситуация иная. Для обучения роботов требуется записывать миллионы часов видео, демонстрирующего действия, такие как складывание рубашек или наливание воды, что является трудоемким процессом.

В статье также обсуждается, сколько данных уже собрано для обучения роботов и какие методы используются для их добычи. По грубым оценкам, объем данных, необходимых для достижения уровня языковых моделей, значительно превышает текущие запасы, что создает вызовы для разработчиков.

Значимость данной темы заключается в том, что успешное обучение роботов может привести к значительным улучшениям в автоматизации различных процессов. Это, в свою очередь, может повлиять на множество отраслей, от производства до обслуживания, и ускорить внедрение робототехники в повседневную жизнь.