🎮 सीईएस 2026 ने अब इसे साबित कर दिया है: रोबोटिक्स अब एक दूसरी बात नहीं है। आधा फर्श रोबोट थे। लेकिन यहां वह बात है जिसे अधिकांश सीटी अभी तक समझ नहीं पा रहे हैं 👇 सीईएस में आपने देखे हर ह्यूमेनॉइड में एक ही समस्या है: वे नियंत्रित डेमो के बाहर काम करने के लिए बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है। और वह डेटा? अब तक इसका पैमाना नहीं है। यहां @PrismaXai आते हैं ⚡️ वे अब 7+ महीनों से अपने टेली-ऑप अर्केड को चला रहे हैं। सैन फ्रांसिस्को में वास्तविक लोग वास्तविक रोबोटिक बाहुओं को नियंत्रित कर रहे हैं - एक ब्राउज़र के माध्यम से। कोई वीआर नहीं। कोई विशेष हार्डवेयर नहीं। स्थापना: → वेबआरटीसी कम लेटेंसी वीडियो स्ट्रीमिंग के लिए → gRPC सटीक कमांड ट्रांसमिशन के लिए → ROS/ROS2 रोबोट नियंत्रण प्रोटोकॉल के लिए → प्रूफ-ऑफ-व्यू + एवल इंजन गंदे डेटा को फ़िल्टर करता है प्रत्येक सत्र रोबोटिक्स फ़ाउंडेशन मॉडल के लिए मल्टीमोडल प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करता है। गुणवत्ता-स्कोर किया गया। सत्यापित। पैमाने पर। वे अब मोनैड मेननेट पर लाइव हो गए हैं 🔥 10,000 TPS + EVM संगतता = वास्तविक समय टेलीऑप भुगतान और समन्वय के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा। सोलाना चरण एक था। मोनैड पैमाने का खेल है। अब इसका महत्व क्यों है 💎 जेन्सेन ह्वांग लगातार कहते रहे हैं कि भौतिक एआई अगला अग्रिम है। लेकिन कौन डेटा रेल का निर्माण कर रहा है? हार्डवेयर कंपनियां नहीं। मॉडल लैब नहीं। प्रिज्मा एक्स शांतिपूर्वक सबसे बड़ा डिस्ट्रीब्यूटेड रोबोटिक्स डेटा सेट एकत्रित कर रहा है जबकि सीटी अभी भी एआई एजेंट मेटा की बात कर रहा है। टेलीऑप मेटा अभी शुरूआती चरण में है 👀 → https://t.co/TUkZQSoBz9