機器人不會僅因模型變大而變得更靈巧。它需要運動序列、手動調整，以及失敗後由人類介入的實例。基於瀏覽器的遠程操作和模擬環境，讓人們無需接觸實際機器人硬體即可生成這些數據。 內容創作者扮演著不同的角色：他們講述故事、吸引新用戶，並將好奇心轉化為行動——特別是記錄軌跡的行為。正是當這兩個群體匯聚時，循環才真正開始運轉。 隨著越來越多的人理解正在發生的事，越來越多的人嘗試控制虛擬機器人。隨著更多乾淨數據被記錄，模型有機會從真實世界的錯誤中學習，而不僅僅是從完美的示範中學習。改進的策略揭示了新的弱點，促使人類進一步修正。 這不僅是一句口號，而是 @axisrobotics V2 的運作方式：策略運行時，一旦失敗，人類便介入解決該具體問題。 第二輪 Epoch 正當系統逐漸成形時啟動。第一輪排名仍在統計中，最終獎勵將基於所有 Epoch 的完整表現，而非按季節分割。現在加入的人們並非僅僅「刷點數」；他們正在為未來機器人實現更高自主性所依賴的數據集做出貢獻。 機器人的未來不會由少數封閉實驗室書寫，而將由願意坐下來、接管控制、修正錯誤，並向他人解釋這項工作重要性的人們共同書寫。