gm fam Trong khi robot hình người tiếp tục hành trình cải tiến, việc dạy chúng về thế giới là một thách thức hoàn toàn mới. Một mô hình có thể học rất nhiều từ các con đường và dữ liệu trên Internet, nhưng nó vẫn cần thông tin mới từ các kho hàng, bến cảng, khu vực xếp dỡ, cửa hàng, đường phố. Đó là điều khiến tôi hào hứng với ý tưởng của @vangrid_io. Một chiếc điện thoại thông thường có thể ghi lại những vị trí này, với dữ liệu được tạo dấu vân tay nội dung cùng thời gian và vị trí được nhóm lại và xác thực trên Base thông qua EAS. Điều này mang lại giá trị lớn hơn nhiều cho đoạn quay so với việc bị giấu kín trên bảng điều khiển riêng. Ai đó có thể xác minh rằng đoạn quay thuộc về bản ghi đã công bố, thay vì phải tin tưởng vào người tải lên. Và một thị trường kết nối điều này với nhu cầu thực tế. Các phần thưởng có thể yêu cầu các địa điểm cụ thể, người đóng góp có thể thu thập chúng, và USDC sẽ được giải phóng khi người yêu cầu chấp nhận kết quả. Các công việc này cho thấy mức độ cụ thể mà nó có thể đạt được, từ buồng sơn, đoạn bến cảng, góc chợ, cột tín hiệu, tấm cảm ứng. Tôi nghĩ điều quan trọng là không chỉ đơn thuần là thu thập thêm video. Việc tạo ra một cơ sở dữ liệu cấp độ mặt đất mà các đội robot có thể tin tưởng và dựa vào là một lợi ích lớn. Physical AI cần nhiều mắt hơn để quan sát thế giới thực. Vangrid đang nỗ lực biến những chiếc điện thoại hàng ngày thành những đôi mắt đó. #Vangrid #PhysicalAI #airdrop