সবাইকে শুভ রাত্রি। LLMs ইন্টারনেটের এক বিপুল অংশ খেয়ে ফেলেছে। কিন্তু টেক্সট বুঝতে পারা এবং ভৌত বিশ্ব বুঝতে পারা খুবই ভিন্ন। রোবটগুলির মানচিত্র এবং ড্যাশক্যামের ফুটেজের চেয়েও বেশি প্রয়োজন। তাদের দরকার পায়চারি, সিঁড়ি, গলি, ভবন এবং স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমগুলি যেখানে কাজ করে সেই পরিবেশগুলির বিস্তারিত, ভূমি-স্তরের স্থানিক ডেটা। এটিই হলো @vangrid_io যা সমাধানের চেষ্টা করছে। Vangrid একটি ডিসেন্ট্রালাইজড স্থানিক ডেটা নেটওয়ার্ক তৈরি করছে, যা বাস্তব-বিশ্বের ক্যাপচারগুলিকে সংগঠিত 3D পরিবেশে রূপান্তরিত করতে পারবে। ধারণাটি হলো, ডেটা অবদানকারীদের সাথে AI ডেভেলপারদের এবং সঠিকভাবে ভৌত স্থানগুলির প্রতিনিধিত্বের প্রয়োজনীয়তা রাখা robotics টিমগুলির সংযোগ করা। এটির আকর্ষণীয়তা হলো, সম্ভাব্য উদ্দীপনা স্তর: অবদানকারীরা কাজের স্থানিক ডেটা প্রদান করতে পারবে, আবার, ডেটা ক্রেতারা তাদের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী সংগ্রহের জন্য অর্থপ্রদান করতে পারবে।যাচাইকরণ এবংউৎস-পথওগুরুত্বপূর্ণ,কারণ AIসিস্টেমগুলিরশুধুমাত্রএকটিবড়ডেটাসেটএরচেয়েঅধিকপ্রয়োজন;তাদেরদরকারতাদেরবিশ্বাসকরা-যোগ্যডেটা। ভৌত AIএগিয়েচললে,উচ্চমানেরস্থানিকডেটাLLMs-এরজন্যশিক্ষণডেটারমতইগুরুত্বপূর্ণহয়েউঠতেপারে। এইজন্যই @vangrid_io-এরদিকেদৃষ্টিরাখাউচিত।সুযোগটিশুধুআরওবেশিডেটাসংগ্রহকরা-এটি,মেশিনগুলিকেস্ক্রিনেরপরপারেবিশ্ববুঝতেসহায়তাকরা-এইঅবকাঠামোতৈরিকরা। বড়প্রশ্নহলো,Vangridকি-সত্যিকারভাবেবিশ্ব-সম্মতAIঅনুপ্রয়োগগুলিরপ্রয়োজনীয়তা-কভারেজ,সঠিকতা,এবংস্কেল-প্রদানকরতেপারবে?