Baovy06

• HODL qua giông bão, gặt quả lúc trăng lên. • Vị thế tạo nên tất cả. • Bình tĩnh trước con sóng, kiên định trước con chart.

1 KUrmărire

1,1 Kurmăritori

Flux

Roboții lipsesc de ceva ce AI a avut încă de la început Există o diferență fundamentală între AI și robotică care este adesea trecută cu vederea. AI are internetul. Timp de decenii, oamenii au scris cărți, lucrări, documentații, coduri, conversații și nenumărate alte forme de conținut. Fără să intenționăm neapărat, am creat un set de date masiv din care mașinile pot învăța. Când oamenii descriu ceva, ei creează date despre acel lucru. Roboții nu au acest lux. Oamenii gătesc, deschid uși, trag sertare, împăturesc haine și manipulează obiecte de mii de ani. Dar majoritatea acestor interacțiuni nu au devenit niciodată seturi de date. Cunoașterea despre modul în care oamenii interacționează cu lumea fizică este încă distribuită pe miliarde de mâini, nu undeva unde un robot poate învăța. Și aici cred că Axis devine interesant. În loc să aștepte ca milioane de roboți să fie desfășurați înainte de a colecta suficiente date, Axis transformă oamenii în parte a motorului de date. Nu e nevoie de robot. Nu este nevoie de laborator de robotică. Nu este nevoie de hardware specializat. Prin intermediul unui browser, contribuitorii pot genera traiectorii care îi învață pe roboți cum să interacționeze cu lumea fizică. Dar există un paradox important. Cu cât sistemul devine mai deschis, cu atât calitatea datelor devine mai greu de controlat. Dacă recompensezi doar volumul, în cele din urmă primești farming, roboți și traiectorii create doar pentru recompense. De aceea, verificarea, reluarea, scorul de calitate și mecanismele anti-bot sunt mult mai importante decât simpla urmărire a creșterii contorului de traiectorie. Pentru că teza din spatele roboticii crowdsourcing-ului nu este: "Mai multe date sunt întotdeauna mai bune." Este: "Moduri mai diverse de a interacționa cu lumea oferă roboților o șansă mai bună de a înțelege acea lume." O persoană deschide un sertar într-o singură direcție. 10.000 de oameni ar putea să-l deschidă în 10.000 de moduri diferite. Unele vor fi precise. Unele vor fi dezordonate. Unii vor fi rapizi. Unele vor fi lente. Dar această variație creează acoperire. Și asta este partea pe care o găsesc cea mai interesantă la @axisrobotics O contribuție nu trebuie să se termine cu puncte. Poate deveni parte dintr-un set de date, poate contribui la instruire, poate îmbunătăți o politică și, în cele din urmă, contribui la sistemele care funcționează în lumea reală. Setul de date Axis V1 a arătat deja o scurtă perspectivă asupra acestui lucru: preantrenamentul continuu a crescut π0,5 de la 83,9% la 88,8% pe LIBERO-Plus. În același timp, rețeaua de contribuitori se extinde rapid, depășind 200.000 de utilizatori înregistrați în august. Asta e imaginea de ansamblu. Axis nu încearcă pur și simplu să adune milioane de traiectorii. Este experimentarea cu ceva mult mai mare: o rețea globală de date pentru roboți, unde milioane de oameni contribuie fiecare cu o mică parte din lumea fizică. AI avea internetul ca strat natural de date. Poate că AI-ul fizic are nevoie de propria versiune a acesteia pentru lumea fizică. Iar Axis pariază că: Internetul roboților ar putea fi construit de oameni. #axisrobotis

După ce @axisrobotics urmăresc o perioadă, o schimbare care mi-a atras atenția este lansarea Programului Axis Challenger. Creează un set separat de sarcini de dificultate ridicată pentru contribuitorii cu cele mai bune performanțe. Sunt lansate doar 1–2 sarcini provocatoare pe zi, dar oferă de 2–3 ori mai multe Puncte decât sarcinile standard. Ce mi se pare mai interesant este modul în care Axis decide cine primește acces. Nu este vorba doar despre cine face cele mai multe sarcini într-o săptămână. Recenzia săptămânală analizează întreaga ta istorie a contribuțiilor în două dimensiuni ponderate egal: Volum Nu doar numărul de sarcini finalizate, ci și participarea la activitățile pre-instruire și post-instruire, împreună cu o rată constantă de promovare a verificărilor. Calitate Performanța ta este comparată cu cea a altor contributori care lucrează la aceleași sarcini, cu consistență măsurată pe întreaga fereastră de evaluare, nu doar o săptămână bună. Această distincție contează. Nu poți avea pur și simplu o săptămână mare și să te aștepți să te califici. Și nu poți spama sarcini doar ca să-ți umfli cifrele. Consistența devine mai valoroasă decât câteva statistici impresionante. Acest lucru se potrivește destul de natural și cu modul în care Axis își construiește motorul de date. Pe măsură ce sarcinile devin mai dificile și recompensele cresc, sistemul are nevoie de contribuitori care pot produce constant date valide, diverse și de înaltă calitate în condiții diferite. Într-un fel, Challenger creează un alt strat în bucla de contribuție: Sarcinile standard → dovedi consistență → sarcinile challenger → dificultate mai mare → date de valoare mai mare Dacă vezi insigna "Caută nevăzutul" în portofoliul tău, ești deja pe lista albă. Lista albă este reîmprospătată în fiecare luni la ora 12:00 PM SGT. Și dacă nu ai ajuns încă acolo, probabil nu există niciun motiv să te obsesionezi imediat cu faptul că vei fi pus pe lista albă. Continuă să apari. Îmbunătățește-ți rata de promovare. Încearcă diferite tipuri de sarcini. Construiește un istoric al contribuțiilor care să demonstreze consistență. Pentru că, în cele din urmă, Challenger nu caută doar persoane care pot duce la bun sfârșit sarcini dificile. Caută contribuitori care pot menține calitatea datelor pe măsură ce dificultatea crește. Iar dacă Axis vrea ca datele generate de comunitate să devină cu adevărat un motor de compunere, aceasta este o direcție destul de interesantă de urmărit.