मुझे लगता है कि @axisrobotics के बारे में सबसे दिलचस्प बात यह है कि यह रोबोटिक डेटासेट के बनने की आर्थिक व्यवस्था को बदल देता है। पारंपरिक रूप से, रोबोट डेटा इकट्ठा करने का मतलब है महंगे हार्डवेयर को नियंत्रित परिवेश में रखना और इसे संचालित करने के लिए लोगों को भुगतान करना। यह शोध के लिए काम करता है। लेकिन यह सामान्य-उद्देश्य रोबोट्स को आवश्यक विशाल अनुभव की विविधता बनाने के लिए एक कठिन आधार है। एक्सिस एक अलग दृष्टिकोण अपनाता है: संग्रहण बुनियादी ढांचे को पुनःउपयोगयोग्य बनाएं। एक प्रणाली कार्यों को उत्पन्न करती है। दूसरी प्रणाली लोगों को सिमुलेशन में प्रदर्शन इकट्ठा करने की अनुमति देती है। एगोसेंट्रिक ऐप वास्तविक दुनिया से मानव गतिविधि जोड़ता है। फिर एक समेकित पाइपलाइन इन इनपुट्स को प्रशिक्षण-तैयार डेटा में बदल देती है। जो मुझे प्रभावित करता है, वह है कि समान बुनियादी ढांचा अलग-अलग डेटा की आवश्यकताओं को पूरा कर सकता है, बिना पूरी प्रक्रिया को पुनः बनाए। एक नया कार्य आवश्यकता नहीं है कि एक नया प्रयोगशाला हो। एक नया संग्रहण स्रोत आवश्यकता नहीं है कि एक नया पाइपलाइन हो। और एक नीति विफलता को बस एक और विफल प्रयोग के रूप में नहीं, बल्कि नए कार्यों को उत्पन्न करने का कारण बनाया जा सकता है। मेरे लिए, Axis के पीछे की सबसे बड़ी अवधारणा है: रोबोट्स के लिए डेटा संग्रहित करने वाला प्लेटफ़ॉर्म, नहीं, बल्कि एक प्रणाली, जो मशीनों के लिए अभी तक सीखा नहीं गया डेटा सततः पैदा करने के लिए डिज़ाइन की गई है। अगर यह काम करता है, तो सच्चा उत्पाद मशीनों के करने की क्षमता को सततः विस्तारित करने की क्षमता है। केवल व्यक्तिगत मत, निवेश सलाह नहीं।