什麼是 Zen-O 機器人 AI？建立具身智慧的基礎

從數位人工智慧轉向實體機器人的過程目前受到現實世界訓練數據嚴重不足的阻礙。

Zen-O 解決了這個「數據缺口」，通過提供一個去中心化的基礎設施來收集訓練所需的第一人稱多模態數據集。自主的系統。

關鍵要點

• Zen-O彌補了網路抓取數據與機器人物理需求之間的鴻溝。

• 該平台利用區塊鏈支持的來源來管理為人工智慧開發者清除版權的數據。

• 多模態數據集包括視頻、音頻和手勢數據，用於訓練“視覺-語言-行動”（VLA）模型。

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解決物理人工智慧發展中的數據稀缺問題

大多數現有的AI模型訓練於來自互聯網的靜態文本和圖像，這些資料缺乏機器人操作所需的物理上下文。

Zen-O 提供了第一人稱、自我中心的數據，使機器人能夠理解類似人類的感知、導航和物體互動。

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透過智慧眼鏡捕捉現實世界的運動，網絡生成的數據集比合成模擬更為精確。

這些「視覺-語言-行動」(VLA) 數據集使機器人能夠將視覺輸入和口頭指令直接轉換為精確的物理動作。

該平台最近與 Story Layer-1 區塊鏈集成，以確保所有數據均已獲得權利許可並可追溯至其原始創作者。

這個基礎設施允許人工智慧公司購買高品質、結構化的數據，同時透過自動授權確保貢獻者獲得公平的補償。

自動化匿名化與安全數據授權

隱私依然是現實世界數據收集中的主要關注點，Zen-O 通過自動化的設備內匿名化協議來管理這一問題。

敏感信息，例如臉部和可識別的文本，在數據上傳到去中心化市場之前會被清除。

一旦處理完成，數據集將被標註上描述特定行動、環境條件和任務成功率的元數據。

在故事網絡上使用可編程的 IP 能夠在每次數據集被用於模型訓練時實現透明的收益分配。

隨著機器人進入家庭和辦公室，Zen-O 提供了安全可靠部署所需的企業級數據基礎設施。

該平台最近被納入NVIDIA Inception計劃，進一步加速其為全球用戶擴展GPU密集型數據處理的能力。

常見問題解答

什麼是機器人的具身智慧？

體現智能是指能夠在物理世界中感知、學習和行動的 AI 系統，而不僅僅是處理數位信息。

為什麼第一人稱（POV）數據對於人工智慧很重要？

POV 數據向機器人準確展示了人類所見所為，提供了第三人稱網絡內容中缺失的時間和空間背景。

Zen-O 如何處理數據授權？

Zen-O 使用 Story 區塊鏈來註冊數據作為知識產權，從而實現對貢獻者的自動授權和收益分享。

Zen-O 數據可以用於 VLA 模型嗎？

是的，Zen-O 數據的多模態特性使其非常適合於統一感知和物理控制的視覺-語言-行動模型。

Zen-O 的公開測試版現在可用嗎？

公共測試版目前已經上線，允許用戶透過官方智能手機應用程序或智能眼鏡貢獻數據以獲得獎勵。

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