การเปลี่ยนจาก AI ดิจิทัลสู่หุ่นยนต์ทางกายนั้นกำลังถูกขัดขวางโดยการขาดข้อมูลการฝึกอบรมในโลกจริงอย่างรุนแรง

Zen-O แก้ไข "ช่องว่างข้อมูล" นี้โดยการจัดเตรียมโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายสำหรับการเก็บรวมชุดข้อมูลหลายรูปแบบจากมุมมองบุคคลที่หนึ่งที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมอิสระระบบ.

ข้อมูลสำคัญ

• Zen-O เป็นสะพานที่เชื่อมช่องว่างระหว่างข้อมูลที่เก็บรวบรวมจากอินเทอร์เน็ตและข้อกำหนดทางกายภาพของหุ่นยนต์

• แพลตฟอร์มใช้ข้อมูลที่ได้รับการสนับสนุนจากบล็อกเชนเพื่อตรวจสอบแหล่งที่มาของข้อมูลที่มีสิทธิ์ในงานสำหรับนักพัฒนา AI

• ชุดข้อมูลมัลติมอดัลประกอบด้วยข้อมูลวิดีโอ ข้อมูลเสียง และข้อมูลการเคลื่อนไหว เพื่อใช้ในการฝึกฝนโมเดล "วิชัน-ภาษา-การกระทำ" (VLA)

ทำการค้าอย่างมั่นใจ Bitrue เป็นแพลตฟอร์มที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ แพลตฟอร์มการซื้อขายคริปโตเพื่อการซื้อ ขาย และแลกเปลี่ยน Bitcoin และ altcoins.ลงทะเบียนตอนนี้เพื่อเรียกร้องรางวัลของคุณ!

การแก้ปัญหาการขาดแคลนข้อมูลในการพัฒนา AI ทางกายภาพ

ส่วนใหญ่ที่มีอยู่AIโมเดลถูกฝึกจากข้อความและภาพนิ่งจากอินเทอร์เน็ต ซึ่งขาดบริบททางกายภาพที่หุ่นยนต์ต้องการในการทำงาน

Zen-O ให้ข้อมูลในรูปแบบมุมมองบุคคลที่หนึ่งและมุมมองแบบเอโกเซนทริก ซึ่งช่วยให้หุ่นยนต์สามารถเข้าใจการรับรู้แบบมนุษย์ การนำทาง และการโต้ตอบกับวัตถุได้.

อ่านเพิ่มเติม:AINFT คืออะไร? เมื่อ AI พบ NFT

โดยการจับการเคลื่อนไหวในโลกจริงผ่านแว่นตาอัจฉริยะ เครือข่ายจะสร้างชุดข้อมูลที่มีความถูกต้องมากกว่าการจำลองแบบสังเคราะห์อย่างมาก

ชุดข้อมูล "Vision-Language-Action" (VLA) เหล่านี้ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถแปลข้อมูลทางสายตาและคำสั่งเสียงให้กลายเป็นการเคลื่อนไหวทางกายภาพที่แม่นยำได้โดยตรง

แพลตฟอร์มได้ทำการรวมเข้ากับบล็อกเชน Story Layer-1 เมื่อเร็วๆ นี้ เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลทั้งหมดได้รับการเคลียร์สิทธิ์และสามารถติดตามได้ถึงผู้สร้างต้นฉบับ

โครงสร้างพื้นฐานนี้ช่วยให้บริษัท AI สามารถซื้อข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและมีโครงสร้างได้ ในขณะเดียวกันก็รับประกันว่าผู้ร่วมสนับสนุนได้รับค่าตอบแทนอย่างยุติธรรมผ่านการออกใบอนุญาตโดยอัตโนมัติ

การทำให้เป็นนิรนามอัตโนมัติและการอนุญาตข้อมูลอย่างปลอดภัย

ความเป็นส่วนตัวยังคงเป็นปัญหาหลักในการรวบรวมข้อมูลจากโลกจริง ซึ่ง Zen-O จัดการผ่านโปรโตคอลการไม่เปิดเผยตัวตนอัตโนมัติในอุปกรณ์

ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น รูปหน้าและข้อความที่สามารถระบุได้ จะถูกลบออกก่อนที่ข้อมูลจะถูกอัปโหลดไปยังตลาดที่กระจายอำนาจ

เมื่อได้รับการประมวลผล ชุดข้อมูลจะถูกติดป้ายด้วยข้อมูลเมตาที่อธิบายถึงการกระทำเฉพาะ สภาพแวดล้อม และอัตราความสำเร็จของงาน

การใช้ IP ที่สามารถตั้งโปรแกรมได้บนเครือข่าย Story ทำให้การกระจายรายได้เป็นไปอย่างโปร่งใสทุกครั้งที่มีการใช้ชุดข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมโมเดล.

เมื่อหุ่นยนต์เข้ามาอยู่ในบ้านและสำนักงาน Zen-O มอบโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลระดับองค์กรที่จำเป็นสำหรับการนำไปใช้อย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้

การรวมแพลตฟอร์มเข้ากับโปรแกรม NVIDIA Inception เมื่อเร็ว ๆ นี้ได้เร่งความสามารถในการขยายการประมวลผลข้อมูลที่ต้องใช้ GPU สำหรับผู้ใช้งานทั่วโลกขึ้นอย่างมาก

FAQคำถามที่พบบ่อย

ทำไมข้อมูลมุมมองบุคคลที่หนึ่ง (POV) ถึงมีความสำคัญต่อ AI?

ข้อมูล POV แสดงให้เห็นถึงสิ่งที่หุ่นยนต์เห็นและทำอย่างแม่นยำ โดยให้บริบทเกี่ยวกับเวลาและสถานที่ที่ขาดหายไปจากเนื้อหาบนเว็บที่มุมมองบุคคลที่สาม

Zen-O จัดการการอนุญาตข้อมูลอย่างไร?

Zen-O ใช้บล็อกเชน Story ในการลงทะเบียนข้อมูลเป็นทรัพย์สินทางปัญญา ซึ่งช่วยให้มีการสร้างสัญญาอนุญาตอัตโนมัติและการแบ่งปันรายได้สำหรับผู้มีส่วนร่วม

สามารถใช้ข้อมูล Zen-O สำหรับโมเดล VLA ได้หรือไม่?

ใช่ ข้อมูล Zen-O ในรูปแบบหลายมิติทำให้เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับโมเดล Vision-Language-Action ที่รวมการรับรู้และการควบคุมทางกายภาพเข้าไว้ด้วยกัน。

ปัจจุบัน Zen-O เวอร์ชันทดลองสาธารณะพร้อมใช้งานแล้วหรือไม่?

เบต้าเปิดให้บริการแก่สาธารณะในขณะนี้ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างรายได้โดยการมีส่วนร่วมข้อมูลผ่านแอปพลิเคชันสมาร์ทโฟนหรือแว่นตาสมาร์ทอย่างเป็นทางการ

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: ความคิดเห็นที่แสดงเป็นของผู้เขียนแต่เพียงผู้เดียวและไม่สะท้อนถึงความคิดเห็นของแพลตฟอร์มนี้ แพลตฟอร์มนี้และบริษัทในเครือปฏิเสธความรับผิดชอบใด ๆ ต่อความถูกต้องหรือความเหมาะสมของข้อมูลที่ให้มา ข้อมูลนี้จัดทำขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลเท่านั้นและไม่ได้มีจุดประสงค์เป็นคำแนะนำทางการเงินหรือการลงทุน