gm fam जबकि मानवरूपी रोबोट अपने सुधार की यात्रा जारी रख रहे हैं, उन्हें दुनिया के बारे में सिखाना एक स hoàn्या चुनौती है एक मॉडल सड़कों और इंटरनेट पर उपलब्ध डेटा से काफी कुछ सीख सकता है, लेकिन इसे अभी भी गोदामों, पियरों, लोडिंग क्षेत्रों, दुकानों, सड़कों से नए डेटा की आवश्यकता होती है इसीलिए मुझे @vangrid_io के विचार के बारे में उत्साहित किया जाता है एक सामान्य फोन इन स्थानों को कैप्चर कर सकता है, जहाँ डेटा को समय और स्थान के साथ समूहित किया जाता है और EAS के माध्यम से Base पर प्रमाणित किया जाता है इससे फुटेज का मूल्य एक निजी डैशबोर्ड पर छिपे होने की तुलना में कहीं अधिक हो जाता है कोई यह पुष्टि कर सकता है कि कैप्चर प्रकाशित रिकॉर्ड से संबंधित है, न कि जो व्यक्ति इसे अपलोड करता है, उस पर भरोसा करता है और एक मार्केटप्लेस इसे वास्तविक मांग से जोड़ता है बाउंटीज़ किसी विशेष स्थान की मांग कर सकती हैं, योगदानकर्ता उन्हें एकत्र कर सकते हैं, और जब अनुरोधकर्ता परिणाम को स्वीकार करता है, तो USDC जारी किया जाता है ये कार्य दर्शाते हैं कि यह कितना विशिष्ट हो सकता है—पेंट बूथ, पियर के हिस्से, मार्केट के कोने, सिग्नल पोल, स्पर्शयोग्य पैनल मुझे लगता है कि यह सिर्फ अधिक वीडियो एकत्रित करने के बारे में नहीं है रोबोटिक्स टीमों के लिए एक मूलभूत स्तर का डेटा बनाना, जिस पर वे भरोसा कर सकें, एक बड़ा लाभ है भौतिक AI को वास्तविक दुनिया पर अधिक आँखों की आवश्यकता है Vangrid हरदिन के फोन को इन आँखों में बदलने की कोशिश कर रहा है #Vangrid #PhysicalAI #airdrop