i dati dell'IA incarnata sono imprevedibili, multimodali e profondamente legati al loro ambiente. i pipeline che alimentano i LLM non riescono a tenere il passo. i casi limite del mondo reale non possono essere estratti. devono essere orchestrati e verificati. lavori recenti di Zhu et al. e il sondaggio sui grandi modelli di ragionamento multimodale mostrano perché: → i LMRM si bloccano su input rumorosi e dinamici. → l'uso degli strumenti è fragile → la pianificazione a lungo termine in contesti fisici è ancora lontana.