أعتقد أن جزءا من اللوم يعود إلى ثقافة الشركات الناشئة في وادي السيليكون / الخيال العلمي، التي تكافئ تطوير أغلفة الذكاء الاصطناعي وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة. وذلك مع شعار "ابن بسرعة، اكسر الأشياء"، الذي يثبط "أخذ الوقت لتعلم الأشياء / تعلم الأساسيات". في الجوهر، هناك ضغط ثقافي كبير على الباحثين الشباب ورواد الأعمال (الذين يعيشون في الساحل الغربي) لتقديم شيء فورا ومتابعة الاتجاهات للتميز بين أقرانهم، أو إنشاء شركة ناشئة قابلة للتمويل. مما يعني أن معظم الأفراد لا يحصلون على فرصة لتعلم أو استكشاف الأساسيات، ويبنون ببساطة على الأبحاث أو المنتجات الحالية. في سياق World Models، الأمر ببساطة هو القدرة على تشغيل أبحاث / نماذج متعلقة ب Gaussian splat بدلا من فهم أساسي لكيفية عمل الرؤية ثلاثية الأبعاد أو حتى الرسومات الحاسوبية. في سياق الذكاء الاصطناعي المتجسد، أعتقد أن الأمر أسوأ. للتوضيح، من الأسهل بكثير تشغيل نموذج VLA موجود وضبط ذراع روبوت لالتقاط كوب، بدلا من قضاء بضعة أيام مثلا في فهم قيود تخطيط الحركة الكلاسيكي، الإمساك، التلاعب، الحركيات العكسية، إلخ. وأقول "إنه أسوأ" لأن في الذكاء الاصطناعي المجسد لا تتعامل فقط مع البرمجيات بل أيضا مع نظام مادي، وإتقان تطوير أو تحسين نظام عتادي/برمجي هو أمر آخر.