Ang pagkolekta ng real-world data ay isang hamon, ang pagsigurado na mayroong tao talaga na kailangan ng data na iyon ay isa pang hamon. Dito nagiging interesante ang approach ng @vangrid_io. Sa halip na bumuo ng malaking dataset muna at hanapin ang mga bumibili pagkatapos, pinapahintulutan ni Vangrid ang mga nangangailangan na tukuyin ang tiyak na lokasyon, pautangin ang bounty sa USDC, at magbayad para sa pagkuha kung ito ay tinanggap. Ang workflow ay nag-uugnay sa tatlong bahagi: Ang mga bumibili ay tumutukoy sa impormasyon na kanilang kailangan, Ang mga kontribyutor ay lumalabas at kumukuha ng tunay na kapaligiran, At ang network ay isasalin ang kontribusyon na iyon sa isang deliverable na maaaring muling ibalik bilang isang 3D model. Ang demand-first na approach na ito ay maaaring magdulot ng pagbabago para sa physical AI, kung saan ang isang pangkalahatang mapa ay hindi laging sapat at ang tiyak na detalye ng isang partikular na lugar ang mahalaga. Ngunit ang totoong pagsubok ay higit pa sa pagpapautang ng bounties. Maaari ba ng network na tuluy-tuloy na kumuha ng tamang lokasyon, magbigay ng sapat na kalidad, at magbigay ng resulta na worth it para bayaran? Ang isang matagumpay na bounty ay nagpapakita na ang workflow ay maaaring magtrabaho. Ang mga repeat buyer naman ay magpapakita na ito ay sumasagot sa isang problema na totoo nang kailangan ng mga tao @quipnetwork