Gm, создатели Vangrid: превращение отсутствующих данных реального мира в вознаграждаемую сеть Карты показывают нам места, которые уже были зафиксированы. А что насчёт мест, которые отсутствуют или устарели? Вот в чём проблема, которую пытается решить @vangrid_io. ИИ-модели могут обучаться на веб-сайтах, книгах и видео. Но роботам нужна информация о физическом мире. Например, роботу может понадобиться знать: Как выглядит проход на складе, где находится погрузочная платформа, как выглядит пешеходный переход, какова ширина дороги, что находится вокруг здания, изменилось ли местоположение. Традиционные системы картографирования не могут зафиксировать всё. @vangrid_io использует более простую идею: Создать задачу → кто-то едет туда → фиксирует местоположение → данные проверяются → человек получает вознаграждение. Вместо того чтобы отправлять дорогие картографические автомобили повсюду, Vangrid может использовать людей со смартфонами для сбора конкретных данных там, где они нужны. Например, кто-то может запросить: «Нам нужны свежие кадры этого въезда на склад». Участник едет туда, записывает данные и отправляет их. Если отправка принята, он получает вознаграждение. Важнейшая часть — проверка и подтверждение происхождения. Система может записывать информацию о том, когда и где были собраны данные, помогая покупателям убедиться, что данные подлинные и полезные. Таким образом, суть идеи проста: ИИ-модели могут быть уже мощными, но им всё ещё нужны свежие данные о реальном мире. Vangrid создаёт систему, в которой люди могут помочь собрать эту недостающую информацию и получить за это вознаграждение. Модель готова. Реальный мир всё ещё нужно зафиксировать.