क्या आप जानते हैं कि आप रोबोटिक्स के भविष्य में योगदान दे सकते हैं? कॉन्टिन्यूम हब पर प्रत्येक कार्य केवल एक कार्य से अधिक है। यह एक डेटा बौंटी है जो एक पूर्ण ट्रैजेक्टरी बनाती है, जो दर्शाती है कि रोबोट को कैसे नियंत्रित किया गया, परिवेश में क्या हुआ, और क्या कार्य सफल हुआ। यही तरीका है जिससे @continuumlabs_ व्यक्तिगत रोबोट इंटरैक्शन को फिजिकल AI के लिए एक सतत सुधारते हुए डेटा इंजन में बदलता है। जीवनचक्र प्री-ट्रेनिंग, ट्रेनिंग और पोस्ट-ट्रेनिंग के माध्यम से गुजरता है। पहले, योगदानकर्ता एक विविध डेटासेट बनाने के लिए मानव प्रदर्शन प्रदान करते हैं। जब आवश्यक स्लॉट्स भर जाते हैं, तो एक पॉलिसी ट्रेन की जाती है। पोस्ट-ट्रेनिंग के दौरान, योगदानकर्ता प्रशिक्षित पॉलिसी की निगरानी करते हैं और इसकी गलतियों को सुधारते हैं, जिससे अगले इटरेशन के लिए मूल्यवान ऑन-पॉलिसी डेटा बनता है। स्लॉट्स अद्वितीय उपयोगकर्ताओं की संख्या के बजाय डेटा योगदान की गिनती करते हैं, और प्रत्येक कार्य को पांच बार पूरा किया जा सकता है। प्रत्येक रन का स्वतंत्र रूप से मूल्यांकन किया जाता है, जबकि आपके पॉइंट्स मूल्य का आधार आपके पूरा किए गए कार्यों की औसत गुणवत्ता होता है, इसलिए किसी कार्य को दोहराना केवल तभी सार्थक है जब आप परिणाम में सुधार कर सकें। सबमिशन के बाद, प्रत्येक ट्रैजेक्टरी को अपलोड किया जाता है, सिमुलेशन में पुनः चलाया जाता है, सफलता और गति की गुणवत्ता के लिए स्वचालित रूप से स्कोर किया जाता है, और फिर एक अद्वितीय Data ID के साथ onchain पर हस्ताक्षरित किया जाता है। स्वीकृत प्रदर्शनों और सुधारों को सीधे प्रशिक्षण में पुनः सम्मिलित किया जाता है, जिससे एक सतत् चक्र बनता है, जहां बेहतर पॉलिसीएं नए विफलताओं को प्रकट करती हैं, और इन विफलताओं से अगली प्रशिक्षण डेटा की प्रवाह पैदा होती है।