ZenO: Paano Maaaring Lumikha ng Halaga ang Isang Kontribusyon sa Dalawang Physical AI Networks Ang pagbuo ng Physical AI ay higit pa sa pagkolekta ng data. Kailangan din nito ng isang imprastruktura na nag-uugnay sa mga contributor, robotics projects, at mga kapaki-pakinabang na training datasets. Ito ang isa sa mga dahilan kung bakit ang integrasyon ni ZenO sa BitRobot ay interesante. Hindi lamang gumagana bilang isang independiyenteng platform para sa pagkolekta ng data, ang ZenO ay nag-uugnay sa kanyang mga gawain sa pagkontribyo sa isang mas malawak na robotics ecosystem. Tignan natin kung paano ito gumagana. 1. Pag-unawa sa Ugnayan ng ZenO at BitRobot Ang ZenO ay nakatuon sa pagkolekta ng real-world human activity data na makakatulong sa pag-train ng robotics at embodied AI systems. Samantala, ang BitRobot ay nagbuo ng isang open robotics network na nakabatay sa iba’t ibang subnets. Ang mga subnet na ito ay nagkoordinasyon sa mga partikular na robotics activities, kabilang ang pagkolekta ng data, simulation, at robot training. Sa pamamagitan ng kanilang integrasyon, ang mga kwalipikadong ZenO missions ay makakakontribyo sa BitRobot ecosystem. Ito ay lumilikha ng pagkakataon para sa mga contributor na makilahok sa parehong networks sa pamamagitan ng suportadong gawain. 2. Paano Gumagana ang Dual Reward System Isang interesanteng tampok ay ang ilang ZenO missions ay maaaring magbigay ng reward sa mga contributor sa pamamagitan ng dalawang iba’t ibang sistema. ZenO XP: Ito ay sumusukat sa contribution activity sa loob ng ZenO ecosystem at tumutulong upang matukoy ang progress at posisyon ng contributor sa leaderboard. BitRobot Subnet Points: Ang mga kwalipikadong missions ay maaari ring maglikha ng Subnet Points sa loob ng network ni BitRobot. Ibig sabihin, ang isang contributor na natatapos ng isang mission na may BitRobot tag ay maaaring makakuha ng ZenO XP kasama ang BitRobot Subnet Points. Gayunpaman, hindi lahat ng ZenO mission ay awtomatikong kwalipikado. Dapat suriin ng mga contributor ang BitRobot tag sa mission. 3. Ano ang mga BitRobot Subnet Points? Isipin ang Subnet Points bilang isang rekord ng iyong kontribusyon sa isang partikular na robotics network. Halimbawa, isipin na natapos mo ang isang kwalipikadong ZenO data collection mission. Ang iyong gawain ay nakakatulong sa kaugnay na subnet, at maaari kang makakuha ng Subnet Points batay sa kanilang reward rules. Ang mga puntos na ito ay tumutulong upang sukatin ang iyong kontribusyon kumpara sa iba pang mga participant. Mayroon din ang BitRobot ng isang mas malawak na reward system na tinatawag na Bolts. Ang Subnet Points ay maaaring palitan sa Bolts batay sa distribution schedule ng subnet. Ang iyong bahagi sa puntos ng subnet ay tumutukoy sa iyong bahagi sa nakalaan na Bolts. Mahalaga, ang Bolts ay kasalukuyang isang contribution-based reward system, hindi cryptocurrency o garantisadong pondo. 4. Bakit Mahalaga ang Integrasyong Ito? Isipin ang isang tao na nagsasalaysay ng araw-araw na gawain sa bahay para sa ZenO. Ang recording na ito ay maaaring maging bahagi ng isang dataset na disenyo upang tulungan ang mga robotics developer na maunawaan ang interaksyon ng tao sa physical objects. Sa pamamagitan ng mga kwalipikadong BitRobot missions, ang parehong kontribusyon ay maaari ring makuha bilang bahagi ng mas malawak na robotics network. Ito ay lumilikha ng dalawang benepisyo: Ang ZenO ay papalawakin ang kanyang real-world data collection network. Ang BitRobot naman ay makakakuha ng karagdagang contributor at data para sa kanyang robotics ecosystem. Ito rin ay nagbibigay sa mga contributor ng isa pang paraan upang makilahok sa pag-unlad ng Physical AI. 5. Ang Mas Malaking Larawan Naniniwala ako na ipinapakita ng integrasyong ito ang isang mahalagang direksyon para sa decentralised robotics. Ang pagbuo ng Physical AI ay hindi dapat nakasalalay lamay sa isang kumpanya o research laboratory na nagkukuha ng lahat ng kinakailangang data. Maaaring magkoordinasyon ang iba’t ibang networks sa mga contributor, imprastruktura, at espesyalisadong gawain. Ang ZenO ay dala ang kanyang pagtutok sa human-generated physical-world data, samantalang ang BitRobot ay nagbibigay ng mas malawak na subnet-based ecosystem para sa pagkoordinasyon ng robotics contributions. Ang interesanteng bahagi ay ang pagkolekta ng data ay maaaring maging higit pa sa isang hiwalay na gawain. Maaari itong mag-uugnay sa mga contributor sa isang mas malaking robotics network. Ito ang dahilan kung bakit worth watching ang integrasyon ni ZenO at BitRobot. @ZenO4AI