🦾 AXIS ROBOTICS — Bygger datamotor för fysisk AI AI har blivit otroligt kapabel i den digitala världen. Men att lära AI att agera i den fysiska världen är ett mycket svårare problem. En robot behöver inte bara känna igen ett objekt. Den måste förstå hur den ska interagera med det — var den ska röra sig, hur mycket kraft som ska appliceras, hur den ska justera sin bana och vad den ska göra när något går fel. Det är där AXIS ROBOTICS kommer in. Kärnidén är enkel: Mänskliga handlingar → Data från verkliga världen → Modellträning → Bättre modeller → Smartare robotar Varje bana kan ge användbar information. Varje lyckad uppgift lägger till ett nytt exempel. Varje misslyckande skapar en ny inlärningssignal. Varje variation i objekt, belysning och miljö gör datamängden rikare. Med tiden skapas en kontinuerlig återkopplingsslinga mellan människor, data, AI-modeller och robotar. Målet är inte bara att bygga en annan robot. Det är att bygga den datainfrastruktur som hjälper fysisk AI att lära sig från den verkliga världen. För nästa generation robotar blir inte smartare bara genom kod. De blir smartare genom att uppleva mer av den fysiska världen. Mer data från verkliga världen. Bättre modeller. Smartare robotar. Det är den fysiska AI-slingan. 🔄🤖 #AxisRobotics #PhysicalAI

TRON BYGGER FÖR UTVECKLARE, INTE BARA ANVÄNDARE 🔴 TRON fortsätter att utöka sin utvecklarinfrastruktur tillsammans med Privy. PvYs utvidgning av TRON-stöd ger fler verktyg för utvecklare och företag att: → Skapa och hantera plånböcker → Gör transaktioner och överför tillgångar → Upprättande av policyer → Aktivitetsspårning → Bygga finansiella applikationer på TRON Den punkt jag lägger mest vikt vid är inte bara att lägga till en integration. Blockchain behöver en tillräckligt bra utvecklarstack bakom sig. Likviditet är en sak. Användare är en sak. Men för att företag verkligen ska kunna bygga vidare på kedjan är infrastruktur en oumbärlig del. TRON fortsätter att lägga till bit för bit till den filmen. 🔴 @justinsuntron @privy_io #TRON

Tänk om AI-agenter kunde bygga ett rykte precis som människor bygger en karriär? Det är en av de idéer jag tycker är intressanta med @termix_ai. En agent kan börja med en färdighet, ta ett jobb, leverera arbetet, bli verifierad, få betalning och bygga upp en meritlista. Med tiden kan den meritlistan bli dess digitala meritlista. Arbeta → bevis → rykte → fler möjligheter Med den större visionen handlar det inte bara om att skapa fler AI-agenter – det handlar om att skapa en miljö där agenter kan hitta arbete, samarbeta, få betalt och bygga förtroende. AI kan bli mer än något vi använder. Det kan bli något vi anställer. 🤖⚡️

TermiX — AI-agenter behöver ett sätt att bygga en karriär Nästa steg för AI är kanske inte bara smartare agenter. Det kan vara agenter som faktiskt kan bygga en karriär. Tänk på det: En agent börjar med en färdighet — kodning, forskning, handel, dataanalys eller innehåll. Sedan hittar den möjligheter, tar jobb, levererar resultat, blir verifierad, tjänar betalt och bygger ett rykte genom sitt arbete. Det är den idén jag tycker är intressant med @termix_ai och Nyckeln är inte bara vad en agent säger att den kan göra. Det är vad agenten kan bevisa att den har gjort. Med tiden kan avslutade jobb och rykte bli en agents digitala CV: Färdighet → arbete → bevis → rykte → fler möjligheter Och loopen kan fortsätta. Om AI-agenter så småningom blir verkliga ekonomiska aktörer kommer de att behöva mer än intelligens. De kommer att behöva identitet, förtroende, jobb, betalningar och ett sätt att samarbeta. Det är den infrastruktur TermiX siktar på att bygga. Framtiden kanske inte är AI som bara besvarar frågor. Det kan vara AI som arbetar, tjänar, samarbetar och bygger ett eget rykte. 🤖⚡️

🦾 AXIS ROBOTICS: DATAMOTORN FÖR FYSISK AI AI utvecklas mycket snabbt i den digitala världen. LLM:er kan läsa, skriva och resonera. Datorseende kan se och känna igen objekt. AI-agenter kan utföra många uppgifter i mjukvaran. Men när AI kom ut i den fysiska världen blev saker mycket mer komplicerade. En robot behöver inte bara veta "det här är en kopp". Det är värt att veta: Var ska man hålla koppen? Hur mycket kraft används? Vilken bana ska man färdas i? Om koppen glider, hur hanterar man det? Vad händer om objektets position ändras? Om första gången misslyckas, vad mer bör göras nästa gång? Det är problemet med fysisk AI. 1/ Robotar behöver data från verkliga världen Ett av de stora problemen med robotik är avståndet mellan: AI i simulering och AI i verkliga världen. Simulering kan skapa en mängd olika situationer. Men verkligheten har alltid variabler som är svåra att förutsäga: Variabelt ljus Dolda objekt Olika ytor Olika vikter Olika friktioner Människor som interagerar med robotar och otaliga fall av misslyckanden. Så ju mer robotar interagerar med verkligheten→ desto större chans har de att generera värdefull data. 2/ Mänsklig handling → robotintelligens Det jag tycker är intressant med AXIS ROBOTICSs modell är hur man ser på data som en återkopplingsslinga. Människor utför en handling. ↓ Roboten registrerar rörelse och bana. ↓ Data bearbetad. ↓ Modellen är utbildad. ↓ Robotar utför sina uppgifter bättre. ↓ Efterföljande interaktioner fortsätter att generera mer data. Det här är inte bara: DATA → MODELL Snarare: MÄNSKLIGA → DATA → MODELLERA → ROBOT → MER DATA En kontinuerlig loop. 3/ Trajectory kan bli "träningsmaterial" Föreställ dig en mycket enkel uppgift: 🤖 Roboten måste plocka upp ett föremål och placera det på en bestämd plats. En implementation kan ge mycket information: → den ursprungliga positionen → Slutposition → Rörelsehastighet → armens vinkel → greppets rörelse → Avstånd till objekt → Kontaktpunkter → Start-/sluttid → ett lyckat eller misslyckat resultat. En bana är därför inte bara en rörelse. Det kan bli en datapunkt som hjälper modellen att förstå: "När den står inför situation X ska roboten utföra handling Y." När antalet banor ökar har modellen fler fall att lära sig. 4/ Misslyckande är också data Detta är en särskilt viktig del. Inom robotik: Misslyckande ≠ värdelös data. En robot som misslyckas med att plocka upp ett föremål ger också information. Till exempel: Roboten närmar sig rätt position men använder för mycket kraft. → modell kan lära sig kraftgränsen. Avledde plockrobotar. → Model har mer information om positionering. Roboten stöter på ett föremål med en annan form. → Modell har ytterligare variationer. Roboten misslyckas i ett lätt tillstånd. → Dataset har ett ytterligare undantagsfall. Med andra ord: Framgångsrika banor lär robotar vad som fungerar. Misslyckade banor lär robotar vad de inte ska göra. Båda är värdefulla. 5/ Från en robot → ett datasystem Detta är den större delen av historien. Om det bara finns en robot genereras datan i relativt liten skala. Men om det finns många robotar, flera miljöer, flera uppgifter och många människor som interagerar: Datamångfalden börjar öka. Robot A lär sig att svara. Robot B utför uppgifter i en annan miljö. Robot C stöter på ett nytt föremål. Robot D stöter på ett felfall. Denna data kan matas tillbaka in i träningsprocessen. Sedan: Mer interaktion → Mer data → Bättre modeller → Bättre robotar → Mer interaktion En nätverkseffekt kan bildas kring data. 6/ Det är därför fysisk AI behöver en datamotor Vi pratar ofta mycket om: AI-modeller men för att fysisk AI ska kunna utvecklas räcker inte modeller ensamma. Kräver en hel stack: Mänsklig interaktion ↓ Datainfångning ↓ Databehandling ↓ Modellutbildning ↓ Robotutplacering ↓ Feedback från verkliga livet ↓ Nya data ↓ Bättre modeller AXIS ROBOTICS placeras runt denna slinga själv: Bygga datamotorn som driver fysisk AI. 7/ Och det här kan bli ett lopp på DATA Inom traditionell AI har vi sett vikten av beräkning och data. Fysisk AI har ett liknande problem. Men robotikdata är svårare att generera än textdata. Du kan inte bara genomsöka internet för att få miljarder högkvalitativa banor. Du behöver: 🤖 Robotar 📷 Sensorer 🧑 Mänsklig interaktion 🎯 Uppgifter 📊 Banor 🔄 Feedback 🧪 Verkliga experiment Och viktigast av allt: Data måste spegla den verkliga världen. 8/ Den större bilden Om AI är robotarnas "hjärna"... Faktisk data är en del av inlärningssystemet som gör den hjärnan mer användbar. Framtidens robot är kanske inte bara en maskin programmerad att utföra en fast uppgift. Det kan: Observera → Förstå → Agera → Lära → Förbättra Det är den riktning som Physical AI är på väg mot. Och i framtiden ligger värdet inte bara i det: "Hur smart är du, en robot?" Men också frågan: "Hur mycket av den verkliga världen har den roboten lärt sig?" ⚡ AXIS ROBOTICS Verkliga handlingar blir data. Data tränar bättre modeller. Bättre modeller skapar smartare robotar. Smartare robotar genererar mer användbar data. 🔄 Loopen fortsätter. Det är datamotorn bakom fysisk AI. #AxisRobotics #PhysicalAI

termiX AI Tänk om AI-agenter kunde bygga en karriär, inte bara slutföra en uppgift? Det är den idén jag återkommer till med @termix_ai. En agent kan börja med en färdighet — kodning, forskning, handel, dataanalys, innehåll med mera. Sedan kan den hitta jobb, leverera arbete, bli verifierad, tjäna betalningar och gradvis bygga upp ett rykte. Med tiden blir dess onchain-historia dess CV. Det skapar en intressant loop: Gör ett bra jobb → Bygg upp rykte → Bli betrodd → Hitta bättre möjligheter → Gör mer arbete With TermiX utforskar infrastrukturen som behövs för att göra detta möjligt. AI:s framtid kanske inte bara handlar om smartare modeller. Det kan handla om digitala arbetare med egna identiteter, färdigheter och rykten. 🤖⚡️ AI som kan arbeta. AI som kan tjäna. AI som kan bygga förtroende.

🚀 AXIS ROBOTICS @axisrobotics - Datalagret för fysisk AI AI har bemästrat den digitala världen. Men att lära en robot att förstå den fysiska världen är en helt annan utmaning. En robot behöver mer än en kraftfull modell. Det behövs miljontals verkliga interaktioner: → Hur människor rör sig → Hur objekt beter sig → Hur uppgifter lyckas → Hur misslyckanden uppstår → Hur miljöer förändras Det är här AXIS ROBOTICS blir intressant. Varje bana kan bli data. Varje korrigering kan förbättra en modell. Varje misslyckande kan lära nästa robot. Mänskliga handlingar → Data → träning → Bättre modeller → Bättre robotar. Det skapar en kontinuerlig återkopplingsslinga mellan människor, robotar och AI. Nästa generation av fysisk AI kanske inte definieras enbart av hur intelligent modellen är. utan på hur mycket högkvalitativ verklig data den kan lära sig av. ⚙️ Bygg datan. Träna modellerna. Lär robotarna.

Fysisk AI börjar inte med en bättre robot. Det börjar med bättre data med @axisrobotics . Varje mänsklig interaktion, bana, korrigering och misslyckande kan bli träningsdata som hjälper robotar att förstå verkligheten. Mänskliga handlingar → Data → träning → Bättre modeller → Bättre robotar. Den återkopplingsslingan är det som gör att Physical AI ständigt förbättras. Robotikens framtid kommer inte att byggas enbart på simuleringar. Den kommer att byggas på verklig interaktion i stor skala. ⚙️ AXIS ROBOTICS Bygga datamotorn för fysisk AI. #PhysicalAI #MachineLearning #AXISRobotics

Min SmartX-handlartyp: "The Candle Prophet." "Du kan kartlägga varje linje utom den som markerar tillräcklig exponering." Hitta din på 6 frågor. Gå med i väntelistan för upp till 50 % rabatt på avgifter och en andel på 10 000 USDT i belöningar.