Saya menghabiskan minggu lalu memeriksa setiap platform data robotik utama sebelum memutuskan di mana saya akan mengalokasikan waktu saya. Sebagian besar dari mereka menyelesaikan masalah yang salah. Ini hal yang tidak ingin dikatakan secara terbuka oleh siapa pun di bidang "AI fisik": Robot Anda tidak memerlukan otak yang lebih baik. Ia perlu telah MELIHAT lebih banyak. LLM menjadi cerdas karena internet memberi mereka triliunan kata secara gratis. Robot tidak memiliki hal itu. Tidak ada "internet gerakan fisik" yang tersedia menunggu untuk digali. Seseorang harus menciptakannya. Tugas demi tugas, gerakan demi gerakan, manusia demi manusia. Itulah hambatan sebenarnya. Bukan GPU. Bukan ukuran model. Data yang belum ada sama sekali. @axisrobotics adalah salah satu dari sedikit proyek yang memperlakukan ini sebagai masalah inti, bukan catatan kaki. Anda melakukan suatu tugas. Ia diverifikasi. Ia ditandatangani di blockchain. Ia menjadi data pelatihan yang benar-benar bisa dipelajari oleh robot. Ini adalah apa yang dilakukan ImageNet untuk penglihatan komputer pada tahun 2009. Bentuk yang sama, domain yang berbeda. Saya melakukan Trajectory pertama saya minggu ini. "Penataan Peralatan Dapur," 7 langkah, pindahkan garpu, pindahkan pisau, tumpuk piring, tumpuk botol selai. Langkah 7 dari 7. Botol selai ditempatkan. Tugas hampir selesai. Botol selai memutuskan untuk melompat dari piring. Mulai ulang sepenuhnya. Itulah bagian yang tidak pernah ditunjukkan kepada Anda. Ini bukan sekadar mengklik tombol dan menyebutnya data. Ini adalah melakukan tugas yang sama berulang-ulang sampai cukup bersih agar robot benar-benar bisa belajar darinya. Jika AI fisik ingin berhasil, bagian yang tidak glamor ini harus dibangun terlebih dahulu.