ロボティクスの未来に貢献できることをご存知ですか？ Continuum Hubのすべてのタスクは、単なるタスク以上です。これは、ロボットがどのように制御されたか、環境で何が起きたか、タスクが成功したかを示す完全な軌道を生成するデータ報酬です。 @continuumlabs_ は、個々のロボットとのインタラクションを、物理的AIのための絶えず進化するデータエンジンに変えていきます。このライフサイクルは、事前学習、学習、事後学習の段階を経ます。 まず、貢献者は多様なデータセットを構築するために人間のデモを提供します。必要なスロットが埋まると、ポリシーが学習されます。 事後学習段階では、貢献者が学習済みポリシーを監督し、その誤りを修正することで、次のイテレーション用の貴重なオンポリシーデータを生成します。 スロット数は、ユニークなユーザーではなく、データ貢献をカウントします。各タスクは最大5回完了可能です。各実行は独立して評価され、あなたのポイント値は、あなたの完了品質の平均に基づいています。したがって、タスクを繰り返すのは、結果を改善できる場合にのみ意味があります。 提出後、各軌道はアップロードされ、シミュレーション内で再生され、成功度と運動品質が自動的にスコアリングされ、ユニークなData IDでオンチェーンに署名されます。 受け入れられたデモと修正は、直接学習プロセスにフィードバックされ、より優れたポリシーが新たな失敗を明らかにし、その失敗が次の学習データの波を生み出す、継続的なループを形成します。