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.

TRON HÅLLER PÅ ATT BLI EN STABLECOIN-STORMAKT 🚀 Under de senaste 90 dagarna har stablecoin-marknadsvärdet på TRON ökat med 4,8 miljarder dollar – mer än de totala vinsterna för de återstående 9 kedjorna i topp 10 tillsammans. Det är värt att notera inte bara tillväxtsiffrorna, utan även kapitalinflödena som fortsätter att välja TRON som infrastruktur för att flytta och reglera stablecoins. Med det ständigt växande betalningsekosystemet visar TRON en tydlig roll: Stablecoin → betalningar → avveckling → global värdeöverföring. TRON är mer än bara en plats för att ge ut USDT, utan håller på att bli en viktig del av on-chain stablecoin-infrastrukturen. @justinsuntron Cong-råttor #TRON #TRX

AI kan generera bilder av världen. Men robotar måste förstå den verkliga världen. 🦾 Det är därför @vangrid_io är värd att se. Vangrid bygger en rumslig cortex för fysisk AI, med fokus på att omvandla verkliga människoinsamlade data till användbar verklighetssanning för robotar och världsmodeller. Det jag tycker är intressant är den potentiella nätverkseffekten: Fler bidragsgivare → fler verkliga insamlingar → rikare rumsliga data → bättre förståelse av fysiska miljöer. Och med @NucleusCodes som bidrar med bidrag och rykte finns det ytterligare ett lager att följa när ekosystemet utvecklas. AI-racet rör sig bortom text och bilder. Nästa datamängd kan vara den fysiska världen själv. 🌐 #Vangrid #PhysicalAI #Nucleus