ZenO: Bagaimana Satu Kontribusi Dapat Menciptakan Nilai di Dua Jaringan AI Fisik Membangun AI Fisik membutuhkan lebih dari sekadar mengumpulkan data. Ini juga memerlukan infrastruktur yang menghubungkan para kontributor, proyek robotika, dan kumpulan data pelatihan yang bermanfaat. Inilah salah satu alasan integrasi ZenO dengan BitRobot menarik. Alih-alih beroperasi hanya sebagai platform pengumpulan data independen, ZenO menghubungkan aktivitas kontribusinya ke ekosistem robotika yang lebih luas. Mari kita lihat bagaimana hal ini bekerja. 1. Memahami Koneksi ZenO dan BitRobot ZenO berfokus pada pengumpulan data aktivitas manusia di dunia nyata yang dapat membantu melatih sistem robotika dan AI berwujud. Sementara itu, BitRobot sedang membangun jaringan robotika terbuka yang diorganisasi di sekitar subnet-subnet berbeda. Subnet-subnet ini mengoordinasikan aktivitas robotika tertentu, termasuk pengumpulan data, simulasi, dan pelatihan robot. Melalui integrasi mereka, misi ZenO yang memenuhi syarat dapat berkontribusi ke ekosistem BitRobot. Ini menciptakan peluang bagi para kontributor untuk berpartisipasi di kedua jaringan melalui aktivitas yang didukung. 2. Bagaimana Sistem Penghargaan Ganda Bekerja Salah satu fitur menarik adalah bahwa misi ZenO tertentu dapat memberi penghargaan kepada kontributor melalui dua sistem berbeda. ZenO XP: Ini mengukur aktivitas kontribusi dalam ekosistem ZenO dan membantu menentukan kemajuan serta peringkat kontributor di papan peringkat. Poin Subnet BitRobot: Misi yang memenuhi syarat juga dapat menghasilkan Poin Subnet dalam jaringan BitRobot. Artinya, seorang kontributor yang menyelesaikan misi dengan tag BitRobot dapat memperoleh ZenO XP sekaligus Poin Subnet BitRobot. Namun, tidak semua misi ZenO secara otomatis memenuhi syarat. Kontributor harus memeriksa tag BitRobot pada misi tersebut. 3. Apa Itu Poin Subnet BitRobot? Anggaplah Poin Subnet sebagai catatan kontribusi Anda terhadap jaringan robotika tertentu. Misalnya, bayangkan Anda menyelesaikan misi pengumpulan data ZenO yang memenuhi syarat. Aktivitas Anda berkontribusi pada subnet yang relevan, dan Anda mungkin menerima Poin Subnet berdasarkan aturan penghargaannya. Poin-poin ini membantu mengukur kontribusi Anda relatif terhadap peserta lainnya. BitRobot juga memiliki sistem penghargaan yang lebih luas yang disebut Bolts. Poin Subnet dapat dikonversi menjadi Bolts sesuai jadwal distribusi subnet tersebut. Bagian Anda dari poin subnet menentukan bagian Anda dari Bolts yang dialokasikan. Yang penting, Bolts saat ini adalah sistem penghargaan berbasis kontribusi, bukan mata uang kripto atau alokasi keuangan yang dijamin. 4. Mengapa Integrasi Ini Penting? Bayangkan seseorang merekam aktivitas sehari-hari di rumah untuk ZenO. Rekaman itu bisa menjadi bagian dari kumpulan data yang dirancang untuk membantu pengembang robotika memahami interaksi manusia dengan objek fisik. Melalui misi BitRobot yang memenuhi syarat, kontribusi yang sama juga dapat dihitung sebagai partisipasi dalam jaringan robotika yang lebih luas. Ini menciptakan dua manfaat: ZenO memperluas jaringan pengumpulan data dunia nyatanya. BitRobot mendapatkan tambahan kontributor dan data untuk ekosistem robotikanya. Ini juga memberi para kontributor cara lain untuk berpartisipasi dalam pengembangan AI Fisik. 5. Gambaran Lebih Besar Saya pikir integrasi ini menyoroti arah penting untuk robotika terdesentralisasi. Membangun AI Fisik tidak harus bergantung pada satu perusahaan atau laboratorium penelitian yang mengumpulkan semua data yang diperlukan. Jaringan-jaringan berbeda dapat mengoordinasikan kontributor, infrastruktur, dan tugas-tugas spesialis. ZenO membawa fokusnya pada data dunia nyata yang dihasilkan manusia, sementara BitRobot menyediakan ekosistem berbasis subnet yang lebih luas untuk mengoordinasikan kontribusi robotika. Bagian yang menarik adalah bahwa mengumpulkan data bisa menjadi lebih dari sekadar aktivitas terpisah. Ia bisa menghubungkan para kontributor ke jaringan robotika yang jauh lebih besar. Inilah yang membuat integrasi ZenO dan BitRobot layak untuk diikuti. @ZenO4AI