dữ liệu AI hiện thân là không thể đoán trước, đa phương thức và gắn bó sâu sắc với môi trường của nó. các quy trình cung cấp năng lượng cho LLM không thể theo kịp. các trường hợp biên thực tế không thể thu thập. chúng phải được phối hợp và xác minh. công việc gần đây của Zhu et al. và khảo sát về các mô hình lý luận đa phương thức lớn cho thấy lý do: → LMRMs bị nghẹt khi gặp đầu vào ồn ào, động. → việc sử dụng công cụ là mong manh → lập kế hoạch dài hạn trong các bối cảnh vật lý vẫn còn xa.