Baovy06

• HODL крізь грози, збирання плодів на сході місяця. • Позиція — це все. • Спокій перед хвилею, стійкий перед картою.

1 тис.Ви підписалися

1,1 тис.підписники

Новини

QUANTUM ECHOES МОЖЕ БУТИ ОДНИМ ІЗ НАЙЦІКАВІШИХ NFT-ЕКСПЕРИМЕНТІВ У ЕКОСИСТЕМІ @quipnetwork Мене зацікавило те, що Quantum Echoes — це не просто ще одна колекція NFT. Проєкт впроваджує справжню квантову випадковість, створену з реального квантового апаратного забезпечення, повністю в чейн, щось, що зрештою може бути використане для доведено чесної гри, безпечної генерації ключів або оракулних систем наступного покоління. Зараз існує лише 1000 ключів Eigen, і кожен з них слугує білим списком для створення рідкісного Квантового Відлуння. Відмінність системи полягає в тому, як @NucleusCodes розподіляє доступ. Замість того, щоб винагороджувати чистий грінд, вони створюють рівень репутації на основі реальної активності у web3: • Ваша присутність і вплив у NFT-розмовах на X • Історія транзакцій з NFT • Володіння та фактичний вплив на екосистему Це більше схоже на спробу ідентифікувати людей, які справді беруть участь у культурі та наративі NFT, ніж типовий лідерборд. Наразі ви можете отримати Eigen Keys через: → Quip mindshare лідерборд → Аукціони очок → Таблиця репутації Nucleus → Співпраця спільноти Web3 → Активність у Discord Чим більше реальної репутації та активності ви створюєте, тим вищі шанси отримати доступ. Особисто я вважаю, що наратив про «ончейн-квантову випадковість» ще дуже ранній, і Quantum Echoes може стати одним із унікальних NFT-запусків, пов'язаних із реальною глибокотехнологічною інфраструктурою, а не лише з мистецтвом.

Ринок штучного інтелекту робототехніки зараз зростає неймовірно швидко. Від егоцентричних відеоданих, систем захоплення руху, синтетичних конвеєрів даних до інструментів збору на основі грипера... Відчувається, ніби щотижня запускається нова компанія з робототехнічних даних. Але справжня проблема така: Не кожен тип даних корисний для тренування роботів. Перед збором величезних обсягів даних найважливішим питанням має бути: "Що саме ти тренуєш робота?" PrismaX розділяє фізичний ШІ на дві основні категорії: • Кінематичні моделі → орієнтовані на низькорівневе керування роботами. Такі речі, як балансування, стрибки, переміщення, точність руху. • Базові моделі → зосереджені на виконанні реальних завдань. Такі речі, як миття посуду, відкриття дверей, вибір предметів, взаємодія з оточенням. PrismaX зосереджена переважно на моделях основи — адже майбутнє потребує не лише роботів, які можуть робити сальто назад. Потрібні роботи, які справді можуть допомагати людям у повсякденному житті. Мені здалося цікавим, що PrismaX — це не просто «продаж даних робототехніки». Вони заглиблюються у такі питання: • який тип даних підходить для кожної моделі • що насправді означають високоякісні дані робототехніки • що має відрізнятися всередині наборів даних • і що має залишатися послідовним для кращої конвергенції Зараз індустрія робототехніки експериментує з різними способами збору даних: • телеоперація → дистанційне керування роботами людьми • Людське відео → навчання на основі відео, де люди виконують завдання • системи грипперів → людей із використанням гусеничних інструментів, схожих на захоплювачів Кожен метод має свої сильні та слабкі сторони. Але PrismaX вважає, що телеоперація все одно надає дані найвищої якості, оскільки вона більш контрольована, точна та простіша у використанні для навчання базових моделей. Найголовніший висновок для мене зі статті PrismaX такий: "Робототехніка — це не просто дослідження ШІ. Це також реальна інженерна проблема.» Жодна компанія не має нескінченних грошей, нескінченних роботів чи нескінченного часу для навчання моделей. Це означає, що набори даних не просто мають бути великими. Їм потрібна правильна структура, правильний розподіл і правильна якість для ефективного навчання моделей. Саме тому PrismaX зосереджується на контрольованих, якісних робототехнічних наборах даних, а не просто на масштабуванні