Baovy06
Baovy06
• HODL ukkosmyrskyjen läpi, korjaten hedelmiä kuun noustessa. • Asema tekee kaiken. • Rauhallinen ennen aaltoa, lujasti kartan edessä.
1 t.Seuratut
1,1 t.seuraajat
Syöte
Syöte
QUANTUM ECHOES SAATTAA OLLA YKSI MIELENKIINTOISIMMISTA NFT-KOKEISTA @quipnetwork EKOSYSTEEMISSÄ
Mikä kiinnitti huomioni, on se, että Quantum Echoes ei ole vain yksi NFT-kokoelma muiden joukossa. Projekti tuo todellisen kvanttisatunnaisuuden todellisesta kvanttilaitteistosta täysin ketjutettuna, ja sitä voitaisiin lopulta käyttää todistettavasti reilussa pelaamisessa, turvallisessa avainten generoinnissa tai seuraavan sukupolven oraakkelijärjestelmissä.
Tällä hetkellä on olemassa vain 1 000 Eigen-avainta, ja jokainen toimii valkoisen listan paikkana harvinaisen Quantum Echo -kaiun lyömiseen.
Järjestelmän erottaa se, miten @NucleusCodes jakaa pääsyn. Sen sijaan, että palkitsisivat pelkkää grindausta, he rakentavat mainekerrosta, joka perustuu todelliseen toimintaan web3:ssa:
• Läsnäolosi ja vaikutusvaltasi NFT-keskusteluissa X:ssä
• NFT-transaktioiden historia
• Omistukset ja todellinen altistuminen ekosysteemille
Se tuntuu vähemmän tyypilliseltä tulostaululta ja enemmän yritykseltä tunnistaa ihmisiä, jotka aidosti osallistuvat NFT-kulttuuriin ja narratiiviin.
Voit tällä hetkellä ansaita Eigen Keysiä seuraavien kautta:
→ Quip mindshare -tulostaulukko
→ Pistehuutokaupat
→ Nucleus-maineen tulostaulukko
→ Web3-yhteisöyhteistyöt
→ Discord-toiminta
Mitä enemmän aitoa mainetta ja toimintaa rakennat, sitä paremmat mahdollisuudet sinulla on saada pääsy.
Henkilökohtaisesti uskon, että "ketjussa oleva kvanttisatunnaisuus" -narratiivi on vielä hyvin varhaisessa vaiheessa, ja Quantum Echoes voisi olla yksi ainutlaatuisimmista NFT-lanseerauksista, jotka liittyvät oikeaan syväteknologian infrastruktuuriin pelkän taiteen sijaan.
On mielenkiintoista nähdä, miten nämä projektit hiljaisesti rakentavat erilaisia osia seuraavasta onchain-ekosysteemistä.
@NucleusCodes keskittyy maine- ja identiteettikerroksiin, kun taas Quantum Echoes vie NFT:t pidemmälle käyttämällä todellista kvanttilaitteistoa ja todennettavaa satunnaisuutta jokaiselle rahapajalle.
@sleepagotchi muuttaa päivittäiset unitottumukset pitkäaikaiseksi sitoutumiskiertueeksi pelillistämisen, NFT:iden ja digitaalisen identiteetin kautta.
Samaan aikaan @quipnetwork rakentaa hajautettua kvanttilaskenta-infrastruktuuria, ja nyt tämän narratiivin yhdistäminen Quantum Echoesiin tuntuu fiksulta ratkaisulta.
Tuntuu, että kaikki kolme projektia etenevät samaan suuntaan:
Aito käyttäjäaktiivisuus, digitaalinen identiteetti ja teknologiaohjatut ekosysteemit lyhytaikaisen hypetyksen 🦋 sijaan
Tämä maailma....
Ihmiset erotetaan omilla sanoillaan, joita he kieltäytyvät sanomasta.....
Siksi kaikki puhuivat Zyn kanssa kiireesti.... Zy on aina täällä odottamassa ja kuuntelemassa....
P/S Tämä viini on herkullista 🤭🤭 juoda
@quipnetwork @NucleusCodes @sleepagotchi
Baovy06
Robotiikan tekoälymarkkinat kasvavat tällä hetkellä uskomattoman nopeasti.
Egosentrisista videoaineistoista, liikkeenkaappausjärjestelmistä, synteettisistä dataputkista gripper-pohjaisiin keräystyökaluihin... Tuntuu siltä, että uusi robotiikkadatayritys lanseerataan joka viikko.
Mutta todellinen ongelma on:
Kaikki datatyypit eivät ole hyödyllisiä robottien kouluttamiseen.
Ennen valtavien datamäärien keräämistä tärkein kysymys tulisi olla:
"Mitä tarkalleen ottaen koulutat robottia?"
PrismaX jakaa fyysisen tekoälyn kahteen pääkategoriaan:
• Kinematiikkamallit → keskittyvät matalan tason robottien ohjaukseen.
Asioita kuten tasapainottaminen, hyppiminen, liikkuminen, liikkeen tarkkuus.
• Perustusmallit → keskittyvät todellisten työtehtävien suorittamiseen.
Esimerkiksi astioiden pesu, ovien avaaminen, esineiden valitseminen, ympäristöjen kanssa vuorovaikutus.
Ja PrismaX keskittyy pääasiassa perustusmalleihin — koska tulevaisuus ei tarvitse pelkästään robotteja, jotka pystyvät tekemään voltteja.
Tarvitaan robotteja, jotka voivat oikeasti auttaa ihmisiä arjessa.
Minusta kiinnostavaa on, että PrismaX ei pelkästään "myy robotiikkadataa".
He menevät paljon syvemmälle:
• millainen data sopii kuhunkin malliin
• mitä korkealaatuinen robotiikkadata oikeastaan tarkoittaa
• mitä tietoaineistoissa tulisi vaihdella
• ja mikä pitäisi pysyä johdonmukaisena paremman konvergenssin saavuttamiseksi
Tällä hetkellä robotiikkateollisuus kokeilee erilaisia tapoja kerätä dataa:
• etäoperaatio, → ihmiset ohjaavat robotteja etänä.
• ihmisvideo → koulutus videoista, joissa ihmiset tekevät tehtäviä
• Gripper-järjestelmät → ihmiset käyttävät telaketjuja, ote muistuttavia työkaluja
Jokaisella menetelmällä on omat vahvuutensa ja heikkoutensa.
Mutta PrismaX uskoo, että etäoperaatio tarjoaa edelleen korkealaatuista dataa, koska se on hallittavampaa, tarkempaa ja helpompi käyttää perusmallien koulutuksessa.
Suurin opetus PrismaXin artikkelista on tämä:
"Robotiikka ei ole pelkkää tekoälytutkimusta.
Se on myös todellinen insinööriongelma."
Yhdelläkään yrityksellä ei ole rajattomasti rahaa, loputtomasti robotteja tai rajattomasti aikaa kouluttaa malleja.
Se tarkoittaa, että aineistojen ei tarvitse olla vain suuria.
Ne tarvitsevat oikean rakenteen, oikean jakauman ja oikean laadun, jotta mallit oppivat tehokkaasti.
Ja juuri siksi PrismaX keskittyy vahvasti hallittuihin, korkealaatuisiin robotiikkaaineistoihin sen sijaan, että vain tavoittelisi mittakaavoja
Robotiikan tekoälymarkkinat kasvavat tällä hetkellä uskomattoman nopeasti.
Egosentrisista videoaineistoista, liikkeenkaappausjärjestelmistä, synteettisistä dataputkista gripper-pohjaisiin keräystyökaluihin... Tuntuu siltä, että uusi robotiikkadatayritys lanseerataan joka viikko.
Mutta todellinen ongelma on:
Kaikki datatyypit eivät ole hyödyllisiä robottien kouluttamiseen.
Ennen valtavien datamäärien keräämistä tärkein kysymys tulisi olla:
"Mitä tarkalleen ottaen koulutat robottia?"
PrismaX jakaa fyysisen tekoälyn kahteen pääkategoriaan:
• Kinematiikkamallit → keskittyvät matalan tason robottien ohjaukseen.
Asioita kuten tasapainottaminen, hyppiminen, liikkuminen, liikkeen tarkkuus.
• Perustusmallit → keskittyvät todellisten työtehtävien suorittamiseen.
Esimerkiksi astioiden pesu, ovien avaaminen, esineiden valitseminen, ympäristöjen kanssa vuorovaikutus.
Ja PrismaX keskittyy pääasiassa perustusmalleihin — koska tulevaisuus ei tarvitse pelkästään robotteja, jotka pystyvät tekemään voltteja.
Tarvitaan robotteja, jotka voivat oikeasti auttaa ihmisiä arjessa.
Minusta kiinnostavaa on, että PrismaX ei pelkästään "myy robotiikkadataa".
He menevät paljon syvemmälle:
• millainen data sopii kuhunkin malliin
• mitä korkealaatuinen robotiikkadata oikeastaan tarkoittaa
• mitä tietoaineistoissa tulisi vaihdella
• ja mikä pitäisi pysyä johdonmukaisena paremman konvergenssin saavuttamiseksi
Tällä hetkellä robotiikkateollisuus kokeilee erilaisia tapoja kerätä dataa:
• etäoperaatio, → ihmiset ohjaavat robotteja etänä.
• ihmisvideo → koulutus videoista, joissa ihmiset tekevät tehtäviä
• Gripper-järjestelmät → ihmiset käyttävät telaketjuja, ote muistuttavia työkaluja
Jokaisella menetelmällä on omat vahvuutensa ja heikkoutensa.
Mutta PrismaX uskoo, että etäoperaatio tarjoaa edelleen korkealaatuista dataa, koska se on hallittavampaa, tarkempaa ja helpompi käyttää perusmallien koulutuksessa.
Suurin opetus PrismaXin artikkelista on tämä:
"Robotiikka ei ole pelkkää tekoälytutkimusta.
Se on myös todellinen insinööriongelma."
Yhdelläkään yrityksellä ei ole rajattomasti rahaa, loputtomasti robotteja tai rajattomasti aikaa kouluttaa malleja.
Se tarkoittaa, että aineistojen ei tarvitse olla vain suuria.
Ne tarvitsevat oikean rakenteen, oikean jakauman ja oikean laadun, jotta mallit oppivat tehokkaasti.
Ja juuri siksi PrismaX keskittyy vahvasti hallittuihin, korkealaatuisiin robotiikkaaineistoihin sen sijaan, että vain tavoittelisi mittakaavoja
Luonnollisesti kaipaa Hanoita
On kulunut kauan siitä, kun viimeksi kävin Hanoissa
Lempeä West Lake -tuuli puhaltaa lootuksen tuoksua
Vihreä-punainen kahvila valoineen
Autot kulkevat alas ja alas puiden varrella tien varrella, joissa lehdet ovat pudonneet
Jalat kulkemassa jokaisella kadulla
Keskellä kesää feenikslintu kukkii kirkkaasti kukkien
Kevyt aurinko laskee jokaiselle kuistin alla olevalle säieelle
Kuinka monta muistoa sydämemme muistaa......
@quipnetwork @NucleusCodes @sleepagotchi
Jos olet ollut aktiivinen @sleepagotchi ekosysteemissä, nyt on aika tarkistaa kelpoisuutesi
Projekti on virallisesti lanseerannut Creator Leaderboardinsa Nucleus Codesissa, ja $SLEEP on tuottajille ja aktiivisille yhteisön jäsenille suunnattu valtava 120 000 dollarin palkintopotti.
Mikä tekee Sleepagotchista mielenkiintoisen, on se, ettei se ole vain yksi web3-peli muiden joukossa. Tiimi rakentaa uni-fi:n, pelillistämisen ja tekoälyn hyvinvoinnin ympärille, luoden ainutlaatuisen ekosysteemin, joka erottuu tyypillisistä GameFi-projekteista.
He ovat myös keränneet miljoonia rahoitusta ja johdonmukaisesti edistäneet yhteisökampanjoita vahvalla sitoutumisella ja hyvillä palkinnoilla käyttäjille.
Jos olet tehnyt tehtäviä, pelannut heidän minipelejään tai tukenut projektia somessa aiemmin, tarkista kelpoisuutesi nyt
Liity nyt:
