PRISMAX: फिजिकल AI को स्केल करना रोबोट तकनीक की मांग अत्यधिक है, लेकिन अधिकांश प्रणालियों में उच्च गुणवत्ता वाला प्रशिक्षण डेटा नहीं होता। इससे कमजोर प्रदर्शन और सीमित वास्तविक दुनिया का उपयोग हुआ है। @PrismaXai उच्च गुणवत्ता वाले रोबोटिक प्रशिक्षण डेटा की कमी को दूर करने का लक्ष्य रखता है। वर्तमान में, अधिकांश डेटा अक्सर महंगा, पक्षपातपूर्ण या सिलो में बंद होता है। प्रिस्मैक्स रोबोटिक्स को डिसेंट्रलाइज्ड तकनीक के साथ जोड़कर इस कमी को दूर करने का प्रयास करता है। यह दृष्टिकोण मानवरूपी रोबोट्स को प्रयोगशालाओं से घरों और अस्पतालों में तेजी से ले जाएगा। प्रिस्मैक्स एक डिसेंट्रलाइज्ड संरचना का उपयोग करके दृश्य डेटा संग्रह को प्रोत्साहित करता है और सत्यापित करता है। उनका स्टैक तीन स्तंभों पर केंद्रित है: 1. डेटा प्रोटोकॉल, 2. समान टेलीऑपरेशन मानक, और 3. उन्नत मूल मॉडल। यह परितंत्र मानव संचालकों को दूर से रोबोट्स को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है, जबकि उनके कार्य के लिए पुरस्कार प्राप्त करता है। PRISMAX की वित्तीय स्थिरता a16z CSX के नेतृत्व में, इस स्टार्टअप ने स्टैनफोर्ड ब्लॉकचेन और वोल्ट कैपिटल जैसे शीर्ष निवेशकों से $11 मिलियन की पूंजी एकत्र की है। सह-संस्थापक बेले हवांग और चिना क्वे AI और ब्लॉकचेन में गहन विशेषज्ञता रखते हैं। यह समर्थन उन्हें अपनी रोबोट फ़्लीट का विस्तार करने के लिए पूंजी प्रदान करता है। इस फंडिंग को वास्तविक प्रगति में बदलने के लिए, प्रिस्मैक्स एक प्लेटफ़ॉर्म बनाया है, जो AI प्रेमियों को समाधान प्रदान करने के बदले पुरस्कार के लिए प्रोत्साहित करता है। ये योगदानकर्ता विविध डेटासेट बनाने, पक्षपात कम करने, और रोबोट स्वायत्तता में सुधार करने में मदद करते हैं। समग्र समुदाय को समाहित करके, प्रिस्मैक्स मानवीय प्रवेश को फिजिकल AI के स्केलिंग में केंद्र में रखता है।