Martin Ho

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포스팅

@openmind_agi 님의 자율 로봇 훈련 관련 공유 내용이 상당히 설득력 있다고 생각합니다. 로봇이 진정한 자율성을 갖추려면 현실 세계에서 쉽게 얻을 수 있는 데이터 양을 훨씬 뛰어넘는 데이터가 필요합니다. 따라서 시뮬레이션은 보다 효과적인 훈련 및 테스트를 위한 중요한 도구가 됩니다. 이 접근 방식은 물리적 로봇, 공간 및 비용의 한계를 극복하는 데 도움이 됩니다. 시뮬레이션과 현실 세계에서 OM1을 병렬로 실행하는 방식은 매우 직관적입니다. 이를 통해 자율 로봇에 있어 시뮬레이션이 얼마나 중요한지 알 수 있습니다.

@brevis_zk가 공개한 수치는 정말 인상적입니다. 2억 7,500만 건 이상의 검증 결과는 사용량이 상당한 규모에 도달했음을 보여줍니다. 이는 검증 가능한 컴퓨팅을 위해 Brevis를 선택하는 빌더의 수가 증가하고 있음을 반영합니다. DeFi부터 개인 정보 보호 및 보안 기능에 이르기까지 모든 것이 이 인프라를 사용하고 있습니다. 더 이상 소규모 실험이 아니라 진정한 도입으로 이어지고 있습니다. 이러한 모멘텀을 보면, Brevis의 성장세가 둔화될 기미는 전혀 보이지 않습니다.

방금 @fogo가 FOGO의 토큰 경제 구조를 발표하는 것을 봤는데, 드디어 자세한 내용을 알게 되었습니다. 처음부터 낮은 모금액으로 높은 토큰 공급량을 목표로 해왔다고 합니다. Metaplex에서 진행될 예정인 사전 판매를 앞두고 이 글이 더욱 중요해졌습니다. 이 분석 자료는 FOGO의 핵심 내용을 아주 명확하게 설명해 줍니다. 시기와 할당 구조도 비교적 이해하기 쉽게 제시되어 있습니다. 사전 판매에 참여하려는 분들은 투자 결정을 내리기 전에 이 자료를 꼭 읽어보시기 바랍니다.

@TheoriqAI가 CoinMarketCap과 협력하여 자체 보고 대시보드 관리를 위한 이메일 계정 등록을 진행하고 있는 것을 확인했습니다. 이러한 움직임은 주요 플랫폼 전반에 걸쳐 프로젝트 정보를 표준화하려는 노력을 보여줍니다. 대시보드를 직접 관리함으로써 데이터의 투명성과 최신성을 높일 수 있습니다. twitter.com/MartinHo99999/stat...

@inference_labs의 메시지는 오늘날 AI의 매우 중요한 문제를 짚고 있다고 생각합니다. 로봇, 에이전트, 자율주행 차량은 모두 인간이 제대로 검토할 수 없는 결정을 내리고 있습니다. 자동화가 진행될수록 책임 소재에 대한 문제는 더욱 중요해집니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 twitter.com/MartinHo99999/stat...

📢@openmind_agi의 자율 로봇 훈련 설명은 이해하기 매우 쉽습니다. 로봇이 진정으로 자율적이 되려면 현실 세계에서 얻을 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 데이터가 필요합니다. 따라서 시뮬레이션은 하드웨어나 비용의 제약 없이 훈련 및 테스트를 수행할 수 있는 효과적인 방법입니다. OM1이 시뮬레이션 환경과 실제 환경에서 작동하는 모습을 비교하는 것은 매우 직관적입니다. 이 방법은 자동화를 위한 소프트웨어 배포 주기를 단축하는 데 도움이 됩니다. 이는 차세대 로봇에 있어 시뮬레이션이 얼마나 중요한지를 보여줍니다.

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