Sau khi nghiên cứu NVIDIA Isaac và Lightwheel Intelligence, logic đằng sau Axis AI trở nên rõ ràng hơn. Vì trước đây tôi không mấy quen thuộc với lĩnh vực robot và Axis AI (@axisrobotics), nên tôi đã chủ động tìm kiếm thông tin. Trong quá trình nghiên cứu, tôi đã phát hiện ra một số công ty hàng đầu trong lĩnh vực này, chẳng hạn như NVIDIA và Lightwheel Intelligence. Khi so sánh những yếu tố này với nhau, vị trí định vị hợp lý của Axis AI trở nên rất trực quan: 1⃣ Cơ sở hạ tầng mô phỏng vật lý: Trong quá trình phát triển trí tuệ thể hiện, các nền tảng mô phỏng vật lý là lĩnh vực thử nghiệm không thể thiếu. Nền tảng Isaac của NVIDIA hiện là đại diện tiêu biểu nhất trong lĩnh vực Web2. Nó sử dụng công cụ vật lý có độ chính xác cao để mô phỏng trọng lực, tính chất vật liệu và tương tác phức tạp giữa các vật thể, cung cấp hoàn cảnh song sinh kỹ thuật số cho robot. Ý nghĩa của loại cơ sở hạ tầng này là cho phép các mô hình học các quy tắc vật lý ban đầu trong không gian ảo, từ đó giảm chi phí đào tạo trong thế giới thực. 2⃣ Logic cung cấp dữ liệu tổng hợp Sự khan hiếm dữ liệu là một nút thắt công nghệ lớn hiện đang cản trở sự phát triển thông minh của robot. Lightwheel Intelligence đại diện cho một phương pháp tiếp cận tiêu chuẩn hóa để giải quyết vấn đề này trong lĩnh vực Web2, cụ thể là tạo ra dữ liệu tổng hợp quy mô lớn, chất lượng cao thông qua trí tuệ nhân tạo tạo sinh. Cách tiếp cận này có thể bao quát các tình huống cực đoan khó thu thập trong thực tế, cung cấp nguồn dữ liệu liên tục cho việc huấn luyện mô hình và cải thiện hiệu suất của robot trong hoàn cảnh phức tạp. 3⃣ Mô hình sản xuất Web3 của Axis AI Sự khác biệt cơ bản giữa Axis AI và hai dự án trước đó nằm ở việc tái cấu trúc quan hệ sản xuất. Là một dự án Web3, nó không đi theo con đường phát triển tập trung của Web2, mà thay vào đó xây dựng một cơ sở hạ tầng phân tán. - Đóng góp phân tán: Dự án này trực tiếp thu thập dữ liệu trí tuệ con người đa dạng thông qua sự tham gia của các cộng tác viên toàn cầu, nhằm giải quyết vấn đề khó khăn mà một tổ chức đơn lẻ gặp phải trong việc thu thập số lượng lớn mẫu hoạt động của con người. - Sản xuất bộ não thuật toán: Mục tiêu cốt lõi là vượt qua thách thức thuật toán trong việc chuyển giao trí tuệ con người cho robot trên quy mô lớn, và chuyển đổi logic ra quyết định của con người thành trí tuệ tổng quát (RGI) của robot. - Tính minh bạch và mở rộng: Bằng cách tận dụng các cơ chế khích lệ của Web3, Axis AI hướng đến việc làm cho việc tạo ra trí tuệ nhân tạo trở nên có thể kiểm chứng và mở rộng hơn. // Cuối cùng, nói một cách dễ hiểu, Axis AI thực sự làm gì? Chức năng chính: Nói một cách đơn giản, nó điều hành một chương trình đào tạo toàn cầu cho bộ não robot. Nó không chế tạo lớp vỏ kim loại của robot; nó chỉ tập trung vào việc phát triển bộ não giúp robot trở nên thông minh và có khả năng như con người. Cách thức hoạt động: Họ nhận thấy việc chỉ dựa vào một vài người để viết mã là quá chậm, vì vậy họ đã tạo ra mô hình Web3, huy động mọi người trên toàn thế giới dạy cho AI các hành động và trí tuệ của họ. Bằng cách này, AI có thể kết hợp sức mạnh của nhiều người và giải quyết các vấn đề về thiếu dữ liệu và robot không phản hồi. Vị trí định vị của nó là gì? Nếu coi NVIDIA Isaac như một trình mô phỏng để huấn luyện robot, và Lightwheel Intelligence như một bài kiểm tra thử để cung cấp đào tạo, thì Axis AI sử dụng cơ chế phần thưởng Web3 để kêu gọi mọi người trên khắp thế giới trở thành huấn luyện viên và đưa trí tuệ con người vào bộ não của robot. Bạn có nghĩ rằng mô hình Web3 có khả năng thành công trong việc giải quyết các vấn đề tắc nghẽn dữ liệu phức tạp mà ngay cả những ông lớn Web2 cũng đang gặp phải không? @0xsexybanana #axisai