Baovy06
Baovy06
• HODL prin furtuni, culegând roade la răsăritul lunii. • Poziția face totul. • Calm înainte de val, ferm în fața graficului.
1 KUrmărire
1,1 Kurmăritori
Flux
Flux
QUANTUM ECHOES AR PUTEA FI UNUL DINTRE CELE MAI INTERESANTE EXPERIMENTE NFT DIN ECOSISTEMUL @quipnetwork
Ce mi-a atras atenția este că Quantum Echoes nu este doar o altă colecție NFT. Proiectul aduce o adevărată aleatorietate cuantică generată din hardware cuantic real complet onchain, ceva ce ar putea fi folosit în cele din urmă pentru jocuri dovedită corecte, generare sigură de chei sau sisteme oracolare de generație următoare.
În acest moment, există doar 1.000 de Chei Eigen, iar fiecare acționează ca un punct de listă albă pentru a crea un Ecou Cuantic rar.
Ceea ce face sistemul diferit este modul în care @NucleusCodes distribuie accesul. În loc să răsplătească grind-ul pur, ei construiesc un strat de reputație bazat pe activitatea reală pe web3:
• Prezența și influența ta în conversațiile despre NFT pe X
• Istoricul tranzacțiilor NFT
• Dețineri și expunere efectivă la ecosistem
Se simte mai puțin ca un clasament tipic și mai mult ca o încercare de a identifica persoane care participă cu adevărat la cultura și narațiunea NFT-urilor.
În prezent, poți câștiga Cheile Eigen prin:
→ Clasamentul mindshare pentru Quip
→ Licitații de puncte
→ Clasamentul reputației Nucleus
→ Colaborări comunitare Web3
→ Activitate pe Discord
Cu cât construiești mai multă reputație și activitate reală, cu atât șansele tale de acces sunt mai mari.
Personal, cred că narațiunea "aleatorietății cuantice onchain" este încă la început, iar Quantum Echoes ar putea deveni una dintre cele mai unice lansări de NFT-uri legate de infrastructura deep-tech reală, nu doar de artă.
E interesant de văzut cum aceste proiecte construiesc discret diferite părți ale următorului ecosistem onchain.
@NucleusCodes se concentrează pe straturi de reputație și identitate, în timp ce Quantum Echoes împinge NFT-urile mai departe folosind hardware cuantic real și aleatorietate verificabilă pentru fiecare monetă.
@sleepagotchi transformă obiceiurile zilnice de somn într-un cerc vicios de implicare pe termen lung prin gamification, NFT-uri și identitate digitală.
Între timp, @quipnetwork construiește infrastructură de calcul cuantic descentralizat, iar acum conectarea acestei narațiuni cu Quantum Echoes pare o mișcare inteligentă.
Pare că toate cele trei proiecte merg în aceeași direcție:
activitate reală a utilizatorilor, identitate digitală și ecosisteme conduse de tehnologie, în loc de agitație 🦋 pe termen scurt
Lumea asta....
Oamenii sunt despărțiți de propriile lor cuvinte pe care refuză să le rostească.....
De aceea toată lumea vorbea cu Zy în grabă.... Zy este mereu aici, așteptând și ascultând....
P.S. Acest vin este delicios 🤭🤭 de băut
@quipnetwork @NucleusCodes @sleepagotchi
Baovy06
Piața AI robotică crește incredibil de rapid în acest moment.
De la seturi video egocentrice, sisteme de captare a mișcării, canale de date sintetice până la instrumente de colectare bazate pe gripper... Se simte ca și cum o nouă companie de date în robotică ar fi lansată în fiecare săptămână.
Dar adevărata problemă este:
Nu toate tipurile de date sunt utile pentru antrenarea roboților.
Înainte de a colecta cantități masive de date, cea mai importantă întrebare ar trebui să fie:
"Ce anume antrenezi robotul să facă?"
PrismaX împarte AI-ul fizic în 2 categorii majore:
• Modelele cinematice → axate pe controlul roboților la nivel scăzut.
Lucruri precum echilibrarea, săriturile, locomoția, precizia mișcării.
• Modelele de bază → concentrate pe îndeplinirea sarcinilor din lumea reală.
Lucruri precum spălatul vaselor, deschiderea ușilor, alegerea obiectelor, interacțiunea cu mediul.
Iar PrismaX se concentrează în principal pe modele de fundație — pentru că viitorul nu are nevoie doar de roboți care pot face backflip-uri.
Are nevoie de roboți care chiar pot ajuta oamenii în viața de zi cu zi.
Ce mi s-a părut interesant este că PrismaX nu "vinde pur și simplu date despre robotică".
Ele merg mult mai adânc în:
• ce fel de date se potrivesc fiecărui model
• ce înseamnă de fapt datele robotice de înaltă calitate
• ce ar trebui să varieze în cadrul seturilor de date
• și ce ar trebui să rămână consistent pentru o convergență mai bună
În acest moment, industria roboticii experimentează diferite modalități de colectare a datelor:
• teleoperare → oameni care controlează roboții de la distanță
• → video uman de instruire pornind de la videoclipuri cu persoane care îndeplinesc sarcini
• Sisteme de prindere → oameni folosind unelte asemănătoare cu șenile
Fiecare metodă are propriile puncte forte și slăbiciuni.
Dar PrismaX consideră că teleoperarea oferă în continuare cele mai calitative date deoarece este mai controlabilă, mai precisă și mai ușor de folosit pentru antrenarea modelelor de bază.
Cea mai importantă concluzie pentru mine din articolul PrismaX este următoarea:
"Robotica nu este doar cercetare AI.
Este, de asemenea, o problemă de inginerie reală."
Nicio companie nu are bani infiniti, roboți infiniti sau timp infinit pentru a antrena modele.
Asta înseamnă că seturile de date nu trebuie doar să fie mari.
Au nevoie de structura potrivită, distribuția corectă și calitatea potrivită pentru ca modelele să învețe eficient.
Și tocmai de aceea PrismaX se concentrează intens pe seturi de date robotice controlate și de înaltă calitate, în loc să urmărească doar scara
Piața AI robotică crește incredibil de rapid în acest moment.
De la seturi video egocentrice, sisteme de captare a mișcării, canale de date sintetice până la instrumente de colectare bazate pe gripper... Se simte ca și cum o nouă companie de date în robotică ar fi lansată în fiecare săptămână.
Dar adevărata problemă este:
Nu toate tipurile de date sunt utile pentru antrenarea roboților.
Înainte de a colecta cantități masive de date, cea mai importantă întrebare ar trebui să fie:
"Ce anume antrenezi robotul să facă?"
PrismaX împarte AI-ul fizic în 2 categorii majore:
• Modelele cinematice → axate pe controlul roboților la nivel scăzut.
Lucruri precum echilibrarea, săriturile, locomoția, precizia mișcării.
• Modelele de bază → concentrate pe îndeplinirea sarcinilor din lumea reală.
Lucruri precum spălatul vaselor, deschiderea ușilor, alegerea obiectelor, interacțiunea cu mediul.
Iar PrismaX se concentrează în principal pe modele de fundație — pentru că viitorul nu are nevoie doar de roboți care pot face backflip-uri.
Are nevoie de roboți care chiar pot ajuta oamenii în viața de zi cu zi.
Ce mi s-a părut interesant este că PrismaX nu "vinde pur și simplu date despre robotică".
Ele merg mult mai adânc în:
• ce fel de date se potrivesc fiecărui model
• ce înseamnă de fapt datele robotice de înaltă calitate
• ce ar trebui să varieze în cadrul seturilor de date
• și ce ar trebui să rămână consistent pentru o convergență mai bună
În acest moment, industria roboticii experimentează diferite modalități de colectare a datelor:
• teleoperare → oameni care controlează roboții de la distanță
• → video uman de instruire pornind de la videoclipuri cu persoane care îndeplinesc sarcini
• Sisteme de prindere → oameni folosind unelte asemănătoare cu șenile
Fiecare metodă are propriile puncte forte și slăbiciuni.
Dar PrismaX consideră că teleoperarea oferă în continuare cele mai calitative date deoarece este mai controlabilă, mai precisă și mai ușor de folosit pentru antrenarea modelelor de bază.
Cea mai importantă concluzie pentru mine din articolul PrismaX este următoarea:
"Robotica nu este doar cercetare AI.
Este, de asemenea, o problemă de inginerie reală."
Nicio companie nu are bani infiniti, roboți infiniti sau timp infinit pentru a antrena modele.
Asta înseamnă că seturile de date nu trebuie doar să fie mari.
Au nevoie de structura potrivită, distribuția corectă și calitatea potrivită pentru ca modelele să învețe eficient.
Și tocmai de aceea PrismaX se concentrează intens pe seturi de date robotice controlate și de înaltă calitate, în loc să urmărească doar scara
Desigur, dorul Hanoiului
A trecut mult timp de când am vizitat Hanoiul
Vântul blând de la West Lake suflă parfum de lotus
Cafeneaua verde și roșie cu lumini
Mașinile coboară tot mai jos pe marginea drumului cu frunze căzute
Picioare care merg pe fiecare stradă
În mijlocul verii, pasărea Phoenix înflorește puternic cu flori
Soarele ușor cade pe fiecare fir de sub verandă
Câte amintiri își amintesc inimile noastre......
@quipnetwork @NucleusCodes @sleepagotchi
Dacă ai fost activ în ecosistemul @sleepagotchi, acum este momentul să-ți verifici eligibilitatea
Proiectul a lansat oficial Creator Leaderboard pe Nucleus Codes cu un fond masiv de recompense de 120.000 de dolari în $SLEEP pentru creatori și membri activi ai comunității.
Ceea ce face Sleepagotchi interesant este că nu este doar un alt joc web3. Echipa construiește în jurul sleep-fi-ului, gamificării și bunăstării AI, creând un ecosistem unic care iese în evidență față de proiectele tipice GameFi.
De asemenea, au strâns milioane de dolari în finanțare și au promovat constant campanii comunitare cu o implicare puternică și recompense solide pentru utilizatori.
Dacă ai făcut sarcini, ai jucat mini-jocurile lor sau ai susținut proiectul pe rețelele sociale, verifică-ți eligibilitatea acum
Alătură-te acum:
