sa @axisrobotics, kapag natatapos mo ang isang gawain, nagbuo ka ng isang trajectory, isang kumpletong rekord kung paano kinontrol ang robot, ano ang nangyari sa kapaligiran, bawat hakbang, at kung talagang nagsukses ang gawain gamit ang LLM-driven gen, ang axis robotics task generation engine ay gumagawa ng iba’t ibang manipulasyon na senaryo, mula sa simpleng pick-and-place hanggang sa mas kumplikadong multi-stage na interaksyon maaaring ma-capture ang mahabang runs sa mga segment at maaaring muling ipakita nang maaasahan, kaya mas magiging kapaki-pakinabang ang resultang data para sa pagtuturo at pag-evaluate ng mga robot policy ang pangunahing ideya sa axis; ◇ ang mga tao ang gumagawa ng mga gawain ◇ ang mga trajectory ay kinukuha ◇ ang data ay nagpapabuti sa robot intelligence ◇ mas magagaling na robot ay makakahandle ng mas kumplikadong mga gawain hindi lamang kumukuha ng robot data sa loob ng mahal at saradong mga laboratorio, ginagawang mas maganda ng axis hub ang proseso sa pamamagitan ng task completion para sa pagbuo ng real-world interaction data magsimula na sa pagkumpleto ng iyong mga trajectory dito; https://t.co/FCmvHggTHU