Physical AI'nin modelleri eksik değil; deneyimi eksik. Bu yüzden @axisrobotics sadece geçici bir bakışla değil, daha fazlasını hak ediyor. Sorun robotları "daha akıllı" hale getirmek değil; robotların öğrenmek için yeterli gerçek dünya senaryosuyla karşılaşmamış olmaları. Laboratuvarlar bolken, gerçek robot kolları nadir. Veriler yalnızca laboratuvar ortamında iyileştirilirse, fiziksel AI, geniş bir çalışma gücünün ürünü yerine, seçilmiş birkaç operatörün ürünü kalacaktır. Axis bu senaryoyu tersine çeviriyor. Bir robotu eğitmek için bir robota gerek yok. Bir tarayıcı arayüzü, trajektoryler oluşturmak ve sinyalleri öğrenme döngüsüne beslemek için yeterli. İlginç olan manipülasyon değil; bunun ardından gelen süreç: trajektori filtreleniyor, doğrulanıyor ve onaylanıyor, böylece eğitim için bir sinyale dönüşüyor. Veri üretmek kolay; ancak bu veriyi gerçek deneyime dönüştürmek gerçek zorluktur. Gerçek döngü sadece slogan değil: "Oluştur → Doğrula → Öğren → İyileştir." Gerçek döngü, bir insanın tanıdık bir arayüz üzerinden eylem başlatması, makinenin hareketi yakalaması, sistemin gürültüyü süzmesi, kökenin zincir üzerinde kaydedilmesi, politika öğreniminin gerçekleşmesi ve insanın politika hatalarını düzeltmek için geri dönmesini içeriyor. Bu son bağ olmadan, 3,7 milyon trajektori sadece hareketlerin bir ambarıdır. Ancak bu bağla birlikte, her 40 saniyelik çalışma robotun gerçek zekâsına katkıda bulunur. Axis için artık soru, kaç trajektori üretilebileceği değil; kaç yol doğrulamayı geçebilir, kaç düzeltme gerçek başarısızlık noktalarını ele alır ve ne kadar deneyim, robotun sahneleri yalnızca bir tarayıcıdan ezberlemek yerine dünyayı gerçekten anlamasını sağlar.