PrismaX (@PrismaXai) — la capa de servicio para la inteligencia física 🦾 El hardware de robótica ya no es el cuello de botella. Brazos hábiles, humanoides y plataformas móviles ya existen. La verdadera limitación es la data: demostraciones del mundo real, diversas y de alta calidad, que permitan a los modelos de visión-lenguaje-acción (VLA) generalizar más allá de los guiones de laboratorio. PrismaX coordina la capa que faltaba entre humanos, robots y modelos. 🔍 El problema La inteligencia física mejora mediante la interacción, no solo con arquitecturas más avanzadas. Un robot aprende una tarea observando cómo un humano la realiza bajo variaciones reales (objetos, iluminación, disposición de la escena, lateralidad, recuperación de fallos). Recopilar esos episodios a escala es difícil: • La teleoperación requiere operadores calificados + acceso a hardware • La captura egocéntrica necesita protocolos consistentes • El video crudo es inútil sin filtros estrictos de calidad La mayoría de los laboratorios o recopilan demasiado poco o construyen pipelines únicos que nunca se acumulan. ⚙️ Lo que construye PrismaX Una capa de coordinación abierta que convierte las demostraciones humanas en datos de entrenamiento reutilizables. • 🎮 Teleoperación: los operadores controlan brazos robóticos reales de forma remota (navegador/VR) y generan trayectorias alineadas con las acciones • 👁️ Captura egocéntrica: video en primera persona de manipulaciones cotidianas (casco o cámara). No se requiere robot • ✅ Estándar de calidad: cada episodio se califica antes de ingresar al banco de datos (vistas sincronizadas, resolución, formato, finalización de la tarea, trayectorias limpias). Validadores comunitarios → revisión senior → decisión final de expertos • 📦 Banco de datos + recolección bajo demanda: episodios de teleoperación y egocéntricos buscables por tareas, escenarios y tipos de robot. Conjuntos listos para usar se envían inmediatamente; la recolección personalizada comienza en días 📊 Escala actual (lanzamiento limitado) 120k+ episodios revisados · 1.700+ escenarios implementados · ~5.000 horas de capacidad mensual · $1M+ pagados a contribuyentes 🔄 El ciclo Los robots interactúan → las interacciones se convierten en demostraciones calificadas → las demostraciones entrenan políticas → políticas mejores amplían el conjunto de tareas que valen la pena recopilar. PrismaX está en el medio para que la rueda de datos sea compartida, no encerrada dentro de laboratorios individuales. 👥 Quiénes participan • Operadores ganan al capturar sesiones de teleoperación válidas o clips egocéntricos (VLA Foundry) • Validadores ganan al calificar episodios según el estándar publicado • Propietarios de robots registran hardware y contribuyen datos de flotas • Constructores (investigadores → empresas) acceden al banco de datos y conjuntos personalizados mediante los niveles Discover / Researcher / Enterprise (API + descarga por navegador) 💰 Apoyado por a16z crypto CSX ($11M en semilla, 2025), junto con Stanford Blockchain Builder Fund, Symbolic, Volt y otros. Fundado por Bayley Wang y Chyna Qu. San Francisco. Anfitrión de RoboCon. La inteligencia física es rica en hardware y pobre en datos. PrismaX es la infraestructura que precifica, estandariza y escala las demostraciones sobre las que realmente entrenan los modelos. 👉 https://t.co/VEeXW5HaWU
