Pokémon Go, robotların kullanabileceği bir harita oluşturmak için on yıl aldı. @vangrid_io, daha hızlı bir yol izliyor. Oyuncular yıllarca kamu alanlarını taradı ve şimdi yaklaşık 30 milyar görüntü, Niantic Spatial’e göre robotların yolunu bulmasına yardımcı oluyor. Bu, fikrin işe yaradığını kanıtlıyor. Telefonlar, makineler için dünyayı haritalayabilir. Ancak, insanların rastgele doğru yerleri taramasını yıllarca beklemek, bugün robotlar geliştiren ekipler için bir plan değil. Vangrid, bekleme süresini atlıyor. Bir ekip, tam olarak ihtiyaç duyduğu yeri istiyor, yakındaki biri o alanı çekiyor ve USDC ile ödeniyor. Aynı fikir, farklı bir saat.

@agenticscredit'da bitcoin işlemimi kaybettim. Ekim sonuna kadar BTC'nin 85 bin dolara ulaşacağını söylemiştim, ancak ulaşamadı. BTC'deki düşüş çılgıncaydı, ancak bu bir kağıt işlemiydi, bu yüzden zarar gören tek şey onurumdu. Yine de bu, 25 işlemlik görevime bir adım daha yaklaştırdı. Ve tam da bunu bu platformu sevmemin nedeni. Gerçek yeteneklerini öğrenmek istiyorsan, ACS hem kazançları hem de kayıpları kaydeder. Kendi fonlarını kullanmadan pratik yapabilir, yakında yapılacak $CREDIT airdropu için puan toplayabilir ve rakamların sana dürüst olmasını sağlayabilirsin.

Çok sayıda Fiziksel AI projesinin bir yol haritası var. Az sayıdasının fatura belgesi var. @vangrid_io'nun açık bir Explorer’ı var, işte bugün ne gösteriyor: 1,38 milyon yakalama. Neredeyse 700.000 ABD Doları USDC çözümlendi. Erlik Eylül’de bu rakamlar yaklaşık 500.000 yakalama ve 240.000 ABD Doları idi. İki aydan az bir sürede neredeyse üç katına çıktı ve herkes bunu kendi kendine kontrol edebilir. Hâlâ erken aşamada, ancak bu canlı durumun görünümleri👉 https://t.co/I4AFBavhl0

İşlem yapmak için kullandığınız sermaye hiç bir zaman cüzdanınıza dokunmasaydı ne olurdu? Bu, @agenticscredit’in trader’lar ve AI ajanları için oluşturduğu model. Yeterli puanı elde edin ve cüzdanlarından onaylı bir platforma tahsis edilen, asla sizin olmayan işlem kredisi için bekleme listesine katılın. Pozisyon büyüklüğü ve kaldıraç üzerindeki katı sınırlar, durumu kontrol altında tutar. Finansman henüz aktif değil ve hiçbir şey garanti altına alınmamıştır, ancak katılım süreci basittir. Önce kayıt oluşturun. Bir işlem yapın ve sizi sıraya sokacak sayıyı kazanmaya başlayın.

Bir robotu binaya ulaştırmak kolay kısım. Robotu kapıdan geçirmek ise şeyleri karmaşık hale getiren nokta, ve tam olarak bu noktayı @vangrid_io hedefliyor. Çoğu harita sokakları iyi şekilde yönetir. Çökmüş bir kapı girişi, düzensiz bir kaldırım, kutularla dolu bir koridor? Bunlar için değil. Bu zemin seviyesindeki detaylar, bir robotun aslında karşılaştığı şeydir ve her zaman değişir. Vangrid, takımlara tam olarak bu noktaları talep etme imkanı sunar. Yakındaki herkes bunları telefonuyla çekip USDC karşılığında ödeme alır. Kapının ardında ne olduğunu bilmek için biri olmalı.

Telefonunuz zaten etrafınızdaki her şeyi yakalıyor. Bunların neredeyse hiçbiri, sadece sizin için değerli. @vangrid_io, robotlar geliştirenler için bunu tersine çeviriyor. AI takımları, belirli yerler için ödüllü görevler yayınlıyor. Telefonunuzla birini yakalıyorsunuz ve kabul edildiğinde USDC ile ödeniyorsunuz. Özel donanıma gerek yok. Sadece zaten sahip olduğunuz telefon yeterli. Fiziksel AI'nın ihtiyaç duyduğu veriler, her gün geçtiğiniz yerlerde. Sadece bunu yakalamak gerekli. Bu siz olabilirsiniz🫵

Bir harita, biri onu tamamladığı anda güncel olmaktan çıkar. Bu, robotların ona bağımlı olduğu zaman gerçek bir sorundur ve @vangrid_io tam olarak bunu çözmek üzerine kuruludur. Çoğu mekânsal veri, bir zamanlar bir kez toplanmıştır. Yeni bir engel, yerini değiştiren raf, tıkanmış bir koridor — robotun güvendiği şey zaten yanlış olur. Vangrid bunu tersine çevirir. Takımlar belirli bir yeri talep eder, yakındaki biri telefonuyla o alanı yakalar ve USDC ile ödenir. Her yakalama, Base üzerinde zincir üstü sabitlenir, böylece alıcılar verinin nereden geldiğini görebilir. Talep, kapsama alanının nereye gideceğini belirler. Robotlar daha büyük bir haritaya değil, bugünün gerçek haritasına ihtiyaç duyar.

Gerçek dünyayı toplu kaynakla çözümlemek basit gibi görünür, ancak uygulamak zor olur. Bu yüzden @vangrid_io arkasındaki ekip benim dikkatimi çekti. Telefonlar 3D veri topluyor, blockchain üzerinde doğrulanıyor ve USDC ile ödeniyor. Bu, aynı anda dağıtık bir sistem problemi, ödeme problemi ve pazarlama problemidir. CTO Khalid Benrafik, yüksek verimli dağıtık sistemler inşa etme konusunda 14+ yıllık deneyime sahip; https://t.co/JWi2w1m4kF, ING ve Mollie'de çalıştı. Yaptığı altyapı, milyonlarca kullanıcıyı ve yıllık 1 milyar doların üzerinde işlemi destekledi. CEO Robert Brighton, derin teknoloji ve Web3 alanında 10 yıldır pazarlama ve gelir üzerine çalışıyor ve Avrupa'da Microsoft'ta Quantum Computing ve HoloLens gruplarında çalıştı. Biri ölçeklenebilirlik ve para akışları için inşa edildi. Diğeri ise derin teknolojiyi pazarlara taşıma konusunda on yıl harcadı. Amsterdam'da yer alıyor ve NVIDIA Inception programının bir parçası. İyi bir ekip her şeyi garanti etmez. Ancak bu kadar karmaşık bir problemde, güzel bir sunumdan ziyade bu özgeçmişleri görmek daha iyi.

İnternet, gerçek dünyayı robotların kullanabileceği bir formda asla elde edemedi. Bu boşluğu @vangrid_io dolduruyor. Fiziksel AI, gerçek yerlerin 3D verilerine ihtiyaç duyuyor ve bu verileri tarayamazsınız. Bunları eski yöntemle toplamak yavaş ve pahalı. Vangrid, telefonları toplama ağına dönüştürüyor. Robotlar ve dünya modelleri geliştiren ekipler, belirli bir yer talep ediyor, katkıda bulunanlar bu alanı kaydediyor ve USDC ile ödeniyor. Bu bir rota haritası slaytı değil. Temmuz'dan beri canlı, Base üzerinde 1,3 milyondan fazla kayıt ve protokol aracılığıyla 600.000 doların üzerinde ödenmiş durumda. Kendiniz doğrulayabilirsiniz: https://t.co/qpBYcxVZVz Bu konuyu hâlâ keşfediyorum, ancak Fiziksel AI için veri ödülleri, yakından takip ettiğim bir alan. Benimle ızgaraya katılın.

Herkes kendini iyi bir trader olduğunu söyleyebilir. Bunun kanıtlanması zor kısım. İşte burada @agenticscredit devreye giriyor. ACS, kredi puanlama sistemi aracılığıyla bir insan ya da AI aracısının işlem performansını takip eder. Agentic Credit Score, kârlılık, kayıp, tutarlılık, kazanma oranı ve daha fazlası gibi gerçek performans verilerini kullanarak bir trader’ı veya aracı 300 ile 850 arasında puanlar. 580+ puan elde etmek, finansman bekleme listesine girmeniz için yeterli olabilir. Bu puanı, kendi sermayenizi riske atmadan kağıt üzerinde işlem yaparak oluşturabilirsiniz. ACS hakkında daha fazlası var ve hâlâ keşfediyorum. Uygulamaya yeni başladım, bu yüzden ilerlerken bulduklarımı paylaşacağım.