Baovy06
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• 在雷雨中守護,月出時收割果實。 • 位置決定一切。 • 波浪前的平靜,堅定地站在圖表前。
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Axis Weekly
上週,我們在完整的機器人數據循環中取得了進展,包括任務生成、模擬基礎設施、模型訓練和故障恢復。
主要更新:
- 任務生成:我們改進了 TaskGen,增強了自動檢查器生成能力、更強的多體現支持,以及更高效的領域隨機化,以在減少手動設計工作的同時擴大任務多樣性。
- 模擬基礎設施:我們持續改進 MuJoCo 的驗證/重播和場景變體工作流程,包括修復數據收集、多資產場景、重複加載/下載、初始狀態、遠程操作、逆向運動學(IK)和夾爪控制等方面的問題。
- 模型訓練:我們確認新的隨機任務在有足夠數據的情況下是可學習的。在目前的實驗中,500 個示範成功產生了可執行的策略,而 100 個示範則不足以達成。
- 故障恢復:我們開始構建一個從故障中恢復的流程,用於收集和分類抓取過程中夾爪失敗及接近失敗的狀態,未來將支持更強健的恢復策略學習。
深入了解本週的進展🧵
在公布了60%分配給生態系統的Tokenomics後,@arc正式開啟了Community Portal,社群開始強力「farm points」
雖然團隊已強調Points目前尚無直接貨幣價值,也不鼓勵刷點,但已經有很多朋友積極參與,還沒開始的朋友現在也可以加入戰局
訪問:
參與方式:
• 用電子郵件註冊
• 完善個人資料即可獲得100點起始分
提升積分和升級Tier的任務:
• 每日登入:+1點
• 閱讀文章/觀看影片:+2到+4點
• 發表創意內容:+100點
• “Original Post”部分是目前最快拉分的方式,只要願意投入高質量內容
大家努力至少達到500點進入Tier 1
• 不要過度刷內容,Arc可能會掃描低質量帳號
• 優先發表有獨特觀點、分享經驗或分析的文章,以保障帳號安全
正在尋找Arc生態機會的朋友應該早點加入,一邊累積積分一邊熟悉生態系統。
祝大家成功

AXIS ROBOTICS 項目致力於通過模擬數據構建機器人的“大腦”
@axisrobotics 正在開發一種相當有趣的物理 AI 基礎設施:用戶無需使用真實機器人和昂貴的實驗室,只需通過網頁瀏覽器即可參與通過模擬環境訓練機器人。
項目亮點:
• 優先在模擬環境中生成數據,然後應用於真實機器人
• 用戶可以直接在瀏覽器上操控機器人手臂以生成訓練數據
• 系統結合 AI 與隨機化機制,創造多種不同情境,提升數據多樣性
• 每份貢獻的數據均附有獨立編碼並存儲於 Base 區塊鏈上
• 旨在建立社群共同貢獻數據的模式,而非集中於單一單位
根據項目信息,試驗階段已有約 18,000 人參與,僅 5 天內創建近 100,000 條訓練數據
我覺得值得注意的是,Axis Robotics 並未像許多其他項目那樣專注於聊天機器人或對話 AI,而是直指現實機器人數據,這被視為當前 AI 領域最具挑戰性的問題之一。
結合區塊鏈的機器人領域仍相當新穎,但 Axis Robotics 正沿著一條相當有潛力的路線前進,結合了:
模擬 + 社群數據 + AI + 區塊鏈驗證
AI
#Axisrobotics
@LihThooi
@mintt_34




