чути багато хибних уявлень про роль Грасса в навчанні штучного інтелекту. Протокол побудований для отримання знань в реальному часі з Інтернету в масштабі, головним чином з метою інформування моделі в режимі реального часу про нові розробки. В інтернеті з'являється нова інформація, Грасс «вивчає» цю інформацію і передає її моделі, виконуючи якесь завдання. Неважливо, чи були ці нові знання створені людиною чи ботом – важлива семантична інформація. ми вже давно говоримо про те, наскільки насичені межі масштабування для текстових моделей (звідси і RL кроляча нора / важливість синтетичних даних, тобто дистиляція), але мультимодальні моделі ще далекі від досягнення подібної насиченості. Сьогодні не можна знайти людину, яка могла б згенерувати 10 мільйонів годин «синтетичних» відеоданих економічним і придатним для використання способом. TLDR - Realtime - це місце, де мережа отримає найбільшу цінність у довгостроковій перспективі, але зараз мультимодальні можливості в основному не мають собі рівних, і було б дуже нерозумно не використовувати це.