GM fams Naniniwala ako na ang bagong @axisrobotics Challenger Program ay tumutugon sa karaniwang problema sa crowdsourced na pagtuturo ng robot. Hindi lahat ng kontribusyon ay kailangan para sa bawat gawain. Ang simpleng pick and place task ay iba’t ibang hamon kaysa sa mahirap na articulated task tulad ng mga drawer, cabinet, o appliance. Hindi ka makakakuha ng 'failed run' kung subukan ng isang baguhan ang mas mahirap na gawain. Maaari ka ring makakuha ng mahinang kalidad ng training data. Ngayon, inililipat na ni Axis ang mga mas mahihirap na gawain sa ibang pool. Ang pag-access ay batay sa kasaysayan ng mga kontribusyon, rate ng pag-verify, aktibidad bago at pagkatapos ng pagsasanay, diversity ng gawain, at katatagan ng performance kumpara sa iba pang nagtatrabaho sa parehong gawain. Ang mas mahihirap na gawain ay isinasauli sa mga kwalipikadong trainer, na makakatanggap ng puntos na 2-3 beses na mas mataas bawat gawain. Naniniwala ako na ang ganitong konfigurasyon ay mabuti. Ang mas mahihirap na gawain ay isinasauli sa mga taong nagpapakita na sila ay may kakayahang lumikha ng maaasahang trajectories, habang binibigyan ng mas mabuting paraan para matuto ang mga bagong kontribuytor. Mas maraming data, mas maganda para sa pagtuturo ng robot. Mas maganda pa kung ang tamang tao ang gumagawa ng tamang data.