Я думаю, частково винна в цьому культура стартапів Силіконової долини / Сан-Франциско, яка винагороджує розробку AI-обгорток і тонке налаштування існуючих моделей ШІ. У поєднанні з мантрою «будуй швидко, ламай речі», який не заохочує «витрачати час на навчання / вивчення основ». По суті, існує великий культурний тиск на молодих дослідників і підприємців (які живуть на західному узбережжі), щоб вони одразу щось реалізували і залишалися в курсі трендів, щоб виділитися серед колег або мати стартап, який може фінансуватися. Це означає, що більшість людей ніколи не мають можливості вивчити чи дослідити основи, а просто розвивають існуючі дослідження чи продукти. У контексті світових моделей це просто можливість запускати дослідження та моделі, пов'язані з гаусовим сплатом, замість фундаментального розуміння того, як працює 3D-зір або навіть комп'ютерна графіка. У контексті втіленого ШІ, я вважаю, що все ще гірше. Щоб пояснити, набагато легше розкрутити існуючу VLA-модель і тонко налаштувати роботизовану руку, щоб підняти чашку, ніж витратити кілька днів, наприклад, на розуміння обмежень класичного планування руху, захоплення, маніпуляції, оберненої кінематики тощо. І я кажу, що «це гірше», бо в втіленому ШІ ти маєш справу не лише з програмним забезпеченням, а й з фізичною системою, а опанування розробки чи оптимізації апаратної/програмної системи — це зовсім інша справа.