शुभ संध्या ✨ मैं यह सोच रहा था कि एआई मॉडल इंटरनेट से अनंत रूप से डेटा निकाल सकते हैं, लेकिन एक रोबोट एक हॉलवे में चलना सीखने के लिए किसी वेबपेज को पढ़कर नहीं सकता। यही वह अंतर है जो भौतिक एआई को वास्तव में कठिन बनाता है—वास्तविक स्थानों से प्राप्त नवीन 3डी स्थानिक डेटा, पाठ डेटा की तरह स्केल नहीं होता। @vangrid_io इस समस्या को हल कर रहा है, जिसमें सामान्य स्मार्टफोन को एक कैप्चर नेटवर्क के रूप में संभाला जा रहा है, जिसे लोग पहले से ही अपने साथ ले जाते हैं, और हर दिन की गतिविधि को उसी स्थान पर डेटा के रूप में इकट्ठा किया जा रहा है, जहाँ इसकी आवश्यकता होती है। इसे मुझे वास्तविक महसूस होने का कारण यह है—1.25 मिलियन से अधिक कैप्चर, 4700 प्रमाणीकरण, और पिछले 600,000 USDC का पहले ही समायोजित किया जा चुका है, और कुछ भी छुपाया नहीं गया है—आप स्वयं ऑन-चेन पर कैप्चर, प्रमाणिकता, और समायोजन की पुष्टि कर सकते हैं। डेपिन और भौतिक एआई के प्रतिच्छेदन पर, कठिन हिस्सा कभी सिर्फ सामान्य डेटा इकट्ठा करना नहीं था—यह प्राप्त नेटवर्क को स्थानिक बुद्धिमत्ता के लिए सच्ची मांग से जोड़ना है। 9 मिलियन की पूंजीबली मात्रा आपको इसकी महत्वाकांक्षा बताती है, लेकिन सचमुच, कार्यान्वयन और डेटा की गुणवत्ता ही तय करेगी कि यह किसी भी पूंजीबली संख्या से अधिक महत्वपूर्ण है। अब मुझे सचमुच जिज्ञासा है कि यह मूलभूत सत्य, रोबोटिक्स, स्वयंचालित प्रणालियों, और विश्व मॉडल को कैसे समर्थन प्रदान करेगा, क्योंकि उनकी डेटा के प्रति प्रतिभूति में हमेशा वृद्धि होती है। इस पर ध्यान देने के लायक है, क्योंकि यह किसी और मुद्रा कहानी पर AI को संलग्न करने के स्थान पर, एक सच्ची बुनियादी सुविधा-अंतर को हल कर रहा है। https://t.co/NOMuzjErKj