挑戰不在於收集更多資料,而在於獎勵正確的資料。 我詢問了來自 @axisrobotics 的 Chris,鏈上如何實際幫助物理 AI 資料。 有兩點:來源可追溯與激勵機制。 全球貢獻者執行合資格任務、提交軌跡,然後經過驗證與品質評分。品質越高,獲得的獎勵比例也越高。 若沒有共享的信任層,你便無法知道資料的來源、誰生成了它、在何種任務下產生,或如何驗證。 所有內容均記錄於鏈上。這正是加密貨幣對物理 AI 真正有幫助之處。
Tim Haldorsson挑戰不在於收集更多資料,而在於獎勵正確的資料。 我詢問了來自 @axisrobotics 的 Chris,鏈上如何實際幫助物理 AI 資料。 有兩點:來源可追溯與激勵機制。 全球貢獻者執行合資格任務、提交軌跡,然後經過驗證與品質評分。品質越高,獲得的獎勵比例也越高。 若沒有共享的信任層,你便無法知道資料的來源、誰生成了它、在何種任務下產生,或如何驗證。 所有內容均記錄於鏈上。這正是加密貨幣對物理 AI 真正有幫助之處。