শুভ সন্ধ্যা ✨ আমি ভাবছি কিভাবে এআই মডেলগুলি ইন্টারনেট থেকে অসীমভাবে ডেটা টানতে পারে, কিন্তু একটি রোবট একটি হলওয়ে পার হওয়ার জন্য একটি ওয়েবপেজ পড়ে শিখতে পারে না। এটাই সেই ফাঁক যা ফিজিক্যাল এআইকে প্রকৃতপক্ষে কঠিন করে তোলে—বাস্তব বাস্তব স্থানগুলি থেকে তৈরি নতুন 3D স্পেশিয়াল ডেটা টেক্সট ডেটার মতো স্কেল করে না। @vangrid_io এই সমস্যা সমাধানের জন্য সাধারণ স্মার্টফোনগুলিকে একটি ক্যাপচার নেটওয়ার্ক হিসাবে ব্যবহার করছে, যা মানুষ ইতিমধ্যেই বহন করে, এবং প্রতিদিনের চলাচলকে সঠিক স্থানগুলিতেই প্রয়োজনীয় ডেটা হিসাবে সংগ্রহ করছে। এটা আমার জন্য বাস্তবিক মনে হয়, কারণ 1.25 মিলিয়নেরও বেশি ক্যাপচার, 4700টি attestation, এবং 600,000 USDC-এরও বেশিরও বেশি USDC-এর পূর্ববর্তী settlement-এর সংখ্যা—এবং এগুলির কোনোটিই ghide-করা হয়নি; আপনি self-verify-এর মাধ্যমে on-chain-এ capture-এর provenance এবং settlement-এর verification-এর process-টি check-করতে পারবেন। DEPIN-এর এবং physical AI-এর intersection-এ, hard part-টা ছিল শুধুমাত্র broadly data gather-করা; it’s connecting that network to genuine demand for spatial intelligence. 9 million dollar raise-টা ambition-এরই indication, but honestly, execution and data quality-ই decide-করবে—এই project-টা funding number-এরচেয়েও beshi important hoye uthe ki na. আমি now actually curious—এই ground truth-টা robotics, autonomous systems, and world models-এর data appetite-এর growth-এর sath kivabe support korbe? দৃষ্টির্ক্ষম—কারণ it’s solving a real infra gap, not just bolting AI onto another token story. https://t.co/NOMuzjErKj