ascoltando molte idee sbagliate sul ruolo dell'erba nell'addestramento dell'intelligenza artificiale. Il protocollo è costruito per recuperare la conoscenza in tempo reale dal Web su larga scala, principalmente allo scopo di informare un modello in tempo reale sui nuovi sviluppi. Nuove informazioni appaiono su Internet, Grass "impara" queste informazioni e le fornisce al modello mentre sta svolgendo un compito. Non importa se questa nuova conoscenza è stata creata da un essere umano o da un bot: sono le informazioni semantiche che contano. è da molto tempo che si parla di come i limiti di scala siano stati saturati per i modelli basati su testo (da qui la tana del coniglio RL / importanza dei dati sintetici cioè la distillazione), ma i modelli multimodali sono ancora molto lontani dal raggiungere una saturazione simile. Oggi non si riesce a trovare qualcuno che possa generare 10 milioni di ore di dati video "sintetici" in modo economico e fruibile. TLDR - Il tempo reale è dove la rete accumulerà più valore a lungo termine, ma in questo momento le capacità multimodali sono per lo più ineguagliate e sarebbe molto sciocco non utilizzarle.