PrismaX (@PrismaXai) lapisan layanan untuk AI fisik 🦾 Perangkat keras robotika tidak lagi menjadi kendala. Lengan yang lincah, humanoid, dan platform bergerak sudah ada. Kendala sebenarnya adalah data: demonstrasi dunia nyata yang beragam, berkualitas tinggi, yang memungkinkan model vision-language-action (VLA) untuk generalisasi di luar skrip laboratorium. PrismaX mengoordinasikan lapisan yang hilang antara manusia, robot, dan model. 🔍 Masalahnya Kecerdasan fisik meningkat melalui interaksi, bukan hanya arsitektur yang lebih baik. Sebuah robot belajar tugas dengan mengamati bagaimana manusia melakukannya di bawah variasi nyata (objek, pencahayaan, tata letak adegan, dominansi tangan, pemulihan kegagalan). Mengumpulkan episode-episode tersebut dalam skala besar sulit: • Teleoperasi membutuhkan operator terampil + akses perangkat keras • Penangkapan egosentrik membutuhkan protokol yang konsisten • Video mentah tidak berguna tanpa filter kualitas yang ketat Sebagian besar laboratorium either mengumpulkan terlalu sedikit atau membangun pipeline satu kali yang tidak pernah berkembang. ⚙️ Apa yang dibangun PrismaX Lapisan koordinasi terbuka yang mengubah demonstrasi manusia menjadi data pelatihan yang dapat digunakan kembali. • 🎮 Teleoperasi — operator mengendalikan lengan robot nyata secara jarak jauh (browser/VR) dan menghasilkan trajektori yang selaras dengan tindakan • 👁️ Penangkapan egosentrik — video sudut pandang pertama dari manipulasi sehari-hari (headset atau kamera). Tidak perlu robot • ✅ Standar kualitas — setiap episode dinilai sebelum masuk ke bank data (tampilan tersinkronisasi, resolusi, format, penyelesaian tugas, trajektori bersih). Validator komunitas → tinjauan senior → keputusan akhir ahli • 📦 Bank data + pengumpulan sesuai permintaan — episode teleop dan egosentrik yang dapat dicari berdasarkan tugas, adegan, dan jenis robot. Set siap pakai dikirim segera; pengumpulan khusus dimulai dalam hitungan hari 📊 Skala saat ini (rilis terbatas) 120k+ episode yang ditinjau · 1.700+ skenario yang diterapkan · ~5.000 jam kapasitas bulanan · $1M+ dibayarkan kepada kontributor 🔄 Lingkaran Robot berinteraksi → interaksi menjadi demonstrasi bernilai → demonstrasi melatih kebijakan → kebijakan yang lebih baik memperluas rangkaian tugas yang layak dikumpulkan. PrismaX berada di tengah sehingga roda data dibagikan, bukan terkunci di dalam laboratorium tunggal. 👥 Siapa yang berpartisipasi • Operator mendapatkan penghasilan dengan merekam sesi teleop atau klip egosentrik yang valid (VLA Foundry) • Validator mendapatkan penghasilan dengan menilai episode sesuai standar yang dipublikasikan • Pemilik robot mendaftarkan perangkat keras dan menyumbangkan data armada • Pembangun (peneliti → perusahaan) mengakses bank data dan set khusus melalui tier Discover / Researcher / Enterprise (API + unduhan browser) 💰 Didukung oleh a16z crypto CSX ($11M seed, 2025) bersama Stanford Blockchain Builder Fund, Symbolic, Volt, dan lainnya. Didirikan oleh Bayley Wang & Chyna Qu. San Francisco. Penyelenggara RoboCon. AI fisik adalah hardware-kaya dan data-miskin. PrismaX adalah infrastruktur yang menetapkan harga, memstandarisasi, dan menskalakan demonstrasi yang benar-benar digunakan model untuk pelatihan. 👉 https://t.co/VEeXW5HaWU