các robot đang học cách di chuyển, nhưng ai đang dạy chúng thực tế thế giới trông như thế nào? đó là khoảng trống mà tôi thấy @vangrid_io đang nhắm tới. những con phố, khu bốc dỡ hàng, hành lang và tất cả những nơi ngẫu nhiên mà các đội tàu bản đồ truyền thống không cập nhật nhanh đủ. thay vì chỉ dựa vào môi trường được kiểm soát, Vangrid biến điện thoại thông minh thành các nút mạng để mọi người hoàn thành các phần thưởng vị trí cụ thể được tài trợ bằng USDC trên Base. và phần thú vị là việc thu thập dữ liệu không chỉ là một tệp video nằm đâu đó. video nhiều góc có thể được chuyển đổi thành hình học 3D, đám mây điểm, Gaussian splats hoặc mô hình GLB có kết cấu, với nguồn gốc được liên kết thông qua các hàm băm và xác thực EAS. quyền riêng tư cũng là một phần của quy trình. Mặt người và biển số xe được làm mờ trên thiết bị trước khi video gốc rời khỏi điện thoại. bản chụp mạng hiện tại đã cho thấy 1.024.912 lượt thu thập, 423.143 nút mạng hoạt động, 3.823 cây Merkle được xác thực EAS và khoảng 311.000 USD đã được thanh toán bằng USDC. vì vậy, tôi cứ quay lại với một câu hỏi. nếu dữ liệu mô phỏng dạy robot cách di chuyển, thì liệu sự thật không gian từ Vangrid có thể giúp dạy chúng nên di chuyển đến đâu trong thế giới thực? @quipnetwork