Тиждень назад я проаналізував усі основні платформи для збору даних з робототехніки, щоб вирішити, куди вкласти свій час. Більшість з них вирішують неправильну проблему. Ось що ніхто в «фізичному ІІ» не хоче говорити вголос: вашому роботу не потрібен кращий мозок. Йому потрібно було більше побачити. LLM стали розумнішими, бо інтернет надав їм трильйони слів безкоштовно. У роботів такого немає. Немає «інтернету фізичних рухів», який чекає, щоб його зібрати. Хтось повинен це створити. Завдання за завданням, рух за рухом, людина за людиною. Ось справжній обмежуючий фактор. Не GPU. Не розмір моделі. Дані, яких ще немає. @axisrobotics — одна з небагатьох проектів, які вважають це основною проблемою, а не додатковою деталлю. Ви виконуєте завдання. Його перевіряють. Підписують у блокчейні. Воно стає навчальними даними, з яких робот може справді вчитися. Це те саме, що ImageNet зробив для комп’ютерного зору у 2009 році. Та ж форма, інша галузь. На тиждень я виконав свою першу траєкторію: «Розташування кухонного посуду», 7 кроків: перемістити виделку, перемістити ніж, викласти тарілку, викласти банку з варенням. Крок 7 з 7. Банка з варенням поставлена. Завдання майже виконане. Але банка з варенням вирішила злетіти з тарілки. Повний перезапуск. Ось те, чого вам ніхто не показує. Це не просто клікнути кнопку і назвати це даними. Це виконувати одне й те ж завдання знову і знову, поки воно не стане достатньо чистим, щоб робот міг з нього справді вчитися. Якщо фізичне ІІ має працювати, ця непримітна частина має бути створена першою.