僅僅依賴遠程操作訓練人形機器人是無法擴展的，Rhoda AI 的 CEO @startupjag 說。 與自駕車不同——自駕車基本上有四個驅動器（左、右、加速和減速），並在單一環境（道路）中運作——人形機器人則完全不同： 「你面對的是人手的全部靈活性——每隻手有 20 個自由度。每個物體都是不同的。每種類型的任務都是不同的。」 問題不僅在於數據的數量——更大的問題在於數據的多樣性，這就是為什麼許多人形機器人的演示會難以適應現實世界的原因： 「如果你擁有的所有數據都是你有意收集的數據，那麼幾乎可以肯定你沒有見過邊緣案例。你沒有見過所有那些導致失敗的邊緣情境。」 Jagdeep 說，遠程操作對於微調機器人行為是有用的，但對於預訓練來說，這完全不夠。

Jordi: 我看到對於Moltbook交易的一些負面評價，有人說："哦，這只是顯示Zuck沒有AI策略。" 我完全不同意這一點。 我這樣看：機器人在社交媒體上一直是一個問題，但我們也看到它們如何能成為一個特徵。我認為每位社交媒體高管都應該為未來的機器人規劃，讓它們成為比過去更重要的特徵。如果你不這樣考慮，那麼你就不是真正向前看的。 很多人會討厭機器人作為一個特徵，但我假設未來在所有Meta平台上會有數百萬，甚至數十億的機器人。我相信其中一些會是由惡意行為者生成的，但其他的將由平台本身生成並融入產品體驗中。

Meta 的 Moltbook 收購最好從 AI 人才戰爭的角度來看，@johncoogan 說。 現在 Meta 擁有兩位更多的 AI 產品人員，可以在類似 skunkworks 的研發中工作，以展示 Meta 開發的新前沿模型的殺手級用例。