Чи знали ви, що можете внести свій внесок у майбутнє робототехніки? Кожне завдання на Continuum Hub — це більше, ніж просто завдання. Це дата-винагода, яка створює повну траєкторію, що показує, як робот був керований, що відбувалося в середовищі та чи було завдання виконано успішно. Саме так @continuumlabs_ перетворює окремі взаємодії роботів на постійно вдосконалюваний дата-енжин для Physical AI. Життєвий цикл проходить через етапи перед-навчання, навчання та після-навчання. Спочатку учасники надають людські демонстрації для створення різноманітного набору даних. Коли заповнюються необхідні слоти, навчається політика. Під час після-навчання учасники контролюють навчену політику та виправляють її помилки, створюючи цінні on-policy дані для наступної ітерації. Слоти враховують кількість внесків даних, а не унікальних користувачів, і кожне завдання можна виконати до п’яти разів. Кожен запуск оцінюється незалежно, тоді як ваше значення Points базується на середній якості ваших виконань, тому повторне виконання завдання має сенс лише тоді, коли ви можете покращити результат. Після надсилання кожна траєкторія завантажується, відтворюється у симуляції, автоматично оцінюється на успішність та якість руху, а потім підписується в мережі з унікальним Data ID. Прийняті демонстрації та виправлення безпосередньо повертаються до навчання, створюючи безперервний цикл: кращі політики виявляють нові невдачі, а ці невдачі генерують наступну хвилю навчальних даних.