আপনি কি জানেন যে আপনি রোবোটিক্সের ভবিষ্যতে অবদান রাখতে পারেন? কন্টিনিয়াম হাবে প্রতিটি টাস্ক শুধু একটি টাস্ক নয়। এটি একটি ডেটা বাউন্টি, যা একটি পূর্ণাঙ্গ ট্রাজেক্টরি তৈরি করে যা দেখায় কিভাবে একটি রোবোট নিয়ন্ত্রিত হয়েছিল, পরিবেশে কী ঘটেছিল, এবং কি টাস্কটি সফল হয়েছিল। এভাবেই @continuumlabs_ একক রোবোট ইন্টারঅ্যাকশনগুলিকে ফিজিক্যাল AI-এর জন্য একটি নিরন্তর উন্নতিশীল ডেটা ইঞ্জিনে পরিণত করে। লাইফসাইকেলটি Pre-training, Training এবং Post-training-এর মধ্যে দিয়ে চলে। প্রথমে, অবদানকারীরা একটি বৈচিত্র্যপূর্ণ ডেটাসেট তৈরির জন্য মানব ডেমোনস্ট্রেশন প্রদান করে। প্রয়োজনীয় স্লটগুলি পূরণ হওয়ার পর, একটি পলিসি ট্রেনিং করা হয়। Post-training-এর সময়, অবদানকারীরা ট্রেনড পলিসিকে সুপারভাইজ করেন এবং এর ভুলগুলি সংশোধন করেন, যা পরবর্তী ইটারেশনের জন্য মূল্যবান on-policy ডেটা তৈরি করে। স্লটগুলি অবদানকারীদের সংখ্যা, নয়তো অনন্য ব্যবহারকারীদের সংখ্যা,গণনা করে,এবংপ্রতিটি টাস্কপাঁচবারপর্যন্তসম্পন্নকরা‌যায়।প্রতিটি‌রান‌সম্পূর্ণভাবে‌স্বতন্ত্রভাবে‌মূল্যায়ন‌করা‌হয়,যখন‌আপনার‌পয়েন্ট‌মান‌আপনার‌সম্পন্ন‌কাজগুলি‌এর‌গড়‌গুণগত‌মান‌ভিত্তিতে‌নির্ধারিত‌হয়,সুতরাং‌একই‌টাস্ক‌পুনরায়‌সম্পন্ন‌করা‌শুধুমাত্র‌তখনই‌অর্থপূর্ণ‌যখন‌আপনি‌ফলাফল‌উন্নত‌করতে‌পারবেন। জমা‌দেওয়ার‌পর,প্রতিটি‌ট্রাজেক্টরি‌আপলোড‌করা‌হয়,সিমুলেশনে‌পুনরায়‌চালানো‌হয়,সফলতা‌এবং‌গতি‌গুণগত‌মান‌অনুযায়ী‌স্বয়ংক্রিয়ভাবে‌স্কোর‌করা‌হয়,এবং‌একটি‌অনন্য‌ডেটা‌আইডি‌দিয়ে‌অন-চেইনে‌সইনড‌হয়। গৃহীত‌ডেমোনস্ট্রেশন‌এবং‌সংশোধনগুলি‌সরাসরি‌ট্রেইনিং-এ‌ফিরে‌আসে,যা‌একটি‌চলমান‌লুপ‌তৈরি‌করে,যেখানে‌উৎকৃষ্টতর‌পলিসিগুলি‌নতুন‌ব্যর্থতা‌প্রকট‍করে‍এবং‍সেই‍ব্যর্থতা‍গুলি‍পরবর্তী‍পদক্ষেপের‍ট্রেইনিং‍ডেটা‍উৎপন্ন‍করে।