প্রিসমা এক্স (@PrismaXai) — ফিজিক্যাল এআই-এর সার্ভিস লেয়ার 🦾 রোবোটিক্স হার্ডওয়্যার আর বাধা নয়। দক্ষ বাহু, মানবরূপ এবং মোবাইল প্ল্যাটফর্ম ইতিমধ্যেই বিদ্যমান। আসল সীমাবদ্ধতা হলো ডেটা: বিভিন্ন, উচ্চমানের, বাস্তব-বিশ্বের প্রদর্শন যা ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ-অ্যাকশন (ভিএলএ) মডেলগুলিকে ল্যাবের স্ক্রিপ্টের বাইরে সাধারণীকরণে সক্ষম করে। প্রিসমা এক্স মানুষ, রোবোট এবং মডেলের মধ্যে অনুপস্থিত স্তরটিকে সমন্বয় করে। 🔍 সমস্যা ফিজিক্যাল ইন্টেলিজেন্স শুধুমাত্র ভালো আর্কিটেকচারের মাধ্যমে নয়, বরং ইন্টারঅ্যাকশনের মাধ্যমে উন্নতি লাভ করে। একটি রোবোট একটি কাজ শিখে, দেখে যেভাবে একজন মানুষ বাস্তব-বিশ্বের বিভিন্নতা (বস্তু, আলোকসজ্জা, দৃশ্যের বিন্যাস, হাতের পছন্দ, ব্যর্থতা থেকে পুনরুদ্ধার) এর মধ্যে এটি করে। এই ইপিসোডগুলি বড় পরিসরে সংগ্রহ করা কঠিন: • টেলিঅপারেশনের জন্য দক্ষ অপারেটর + হার্ডওয়্যারের অ্যাক্সেস প্রয়োজন • ইগোসেনট্রিক ক্যাপচারের জন্য সুসংগঠিত পদ্ধতির প্রয়োজন • কঠোর কোয়ালিটি ফিল্টারছাড়া র‍্যাওভিডিও অপ্রয়োজনীয় অধিকাংশ ল্যাবগুলি হয়তো অল্প ডেটা সংগ্রহ করে, অথবা 1-বার-ব্যবহারযোগ্য পাইপলাইনগুলি তৈরি করে,যা কখনওই 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 19999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999 ⚙️ প্রিসমা X-এর তৈরি একটি Open Coordination Layer,যা Human Demonstration-কে Reusable Training Data-তে Convert KORE. • 🎮 Teleoperation: Operators real robot arms control remotely (browser/VR) and generate action-aligned trajectories • 👁️ Egocentric capture: first-person video of everyday manipulation (headset or camera). No robot required • ✅ Quality standard: every episode is scored before it enters the data bank (synced views, resolution, format, task completion, clean trajectories). Community validators → senior review → expert final call • 📦 Data bank + on-demand collection: searchable teleop and egocentric episodes across tasks, scenes, and robot types. Off-the-shelf sets ship immediately; custom collection starts in days 📊 Current scale (limited release) 120k+ reviewed episodes · 1,700+ deployed scenarios · ~5,000 hours monthly capacity · $1M+ paid to contributors 🔄 The loop Robots interact → interactions become scored demonstrations → demonstrations train policies → better policies expand the set of tasks worth collecting. PrismaX sits in the middle so the data flywheel is shared instead of locked inside single labs. 👥 Who participates • Operators earn by capturing valid teleop sessions or egocentric clips (VLA Foundry) • Validators earn by scoring episodes against the published standard • Robot owners register hardware and contribute fleet data • Builders (researchers → enterprise) access the data bank and custom sets via Discover / Researcher / Enterprise tiers (API + browser download) 💰 Backed by a16z crypto CSX ($11M seed, 2025) with Stanford Blockchain Builder Fund, Symbolic, Volt, and others. Founded by Bayley Wang & Chyna Qu. San Francisco. Host of RoboCon. Physical AI is hardware-rich and data-poor. PrismaX is the infrastructure that prices, standardizes, and scales the demonstrations models actually train on. 👉 https://t.co/VEeXW5HaWU