🎮 CES 2026はそれを証明した：ロボティクスはもはやサブショーではない。半分のフロアはロボットだった。 だが、ここにほとんどのCTがまだ理解していないことがある👇 CESで見たすべてのヒューマノイドに共通する問題がある：制御されたデモの外で機能するには、膨大な量のトレーニングデータが必要だ。 そしてそのデータ？ まだスケーラブルな形では存在していない。 ここで@PrismaXaiが登場する ⚡️ 彼らは現在、7か月以上にわたってTele-op Arcadeを運営している。サンフランシスコの現実世界のロボットアームを、ブラウザでリアルな人が操作している。VRはいらない。特別なハードウェアもいらない。 構成は以下の通り → WebRTCによる低遅延動画ストリーミング → gRPCによる正確なコマンド伝送 → ROS/ROS2によるロボット制御プロトコル → Proof-of-View + Eval Engineによるゴミデータのフィルタリング すべてのセッションは、品質スコア付きで、検証済みで、スケーラブルなロボティクスのファウンデーションモデル向けのマルチモーダルトレーニングデータを生成する。 彼らはついにMonad Mainnetでライブになった 🔥 10,000 TPS + EVM互換性 = リアルタイムの遠隔操作の支払いと調整に必要なインフラ。ソラナが第1段階。Monadがスケーリング戦略。 今それが重要である理由 💎 ジェンセン・フアンは常に物理AIが次のフロンティアだと語っている。だが、誰がデータレールを構築しているのか？ ハードウェア企業ではない。モデル研究所でもない。 PrismaXはCTがAIエージェントメタをまだ議論している間に、静かに最大の分散型ロボティクスデータセットを構築している。 遠隔操作メタはまだ始まったばかり 👀 → https://t.co/TUkZQSoBz9