HuuHoang88
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Bauen in Web3 bedeutet nicht nur, Beiträge zu posten. Es geht auch darum, die richtigen Menschen in ein Ökosystem zu bringen.
Das @AxisRobotics Creator Program auf Kaito verbindet Content-Erstellung mit Community-Wachstum.
Creator können bis zu 10 Beiträge pro Epoche einreichen, wobei ihre besten 6 für das Ranking zählen. Die Gesamtpunktzahl kombiniert Kaito Mindshare mit einem Axis Referral Multiplier.
Der Basismultiplikator beginnt bei 1x, steigt auf 1,05x bei 5 qualifizierenden Trajectories und auf 1,1x bei 10. Empfehlungen müssen die erforderlichen Aufgaben abschließen, die Verifizierung bestehen und sich on-chain anmelden, um zu zählen.
Der Kampagnen-Belohnungspool beträgt 0,25 % des $AXIS-Angebots, wobei die Belohnungen nach Abschluss aller Epochen beim TGE abgerechnet werden. Die Belohnungen sind wettbewerbsorientiert, nicht garantiert.
Für mich ist der beste Ansatz, nützliche Inhalte zu erstellen, echte Mitwirkende einzubringen und mehr Menschen zu helfen, Physical AI zu verstehen.
#AxisRobotics #Kaito #AXIS
Eine Frage, die ich bei Physical AI immer wieder stelle:
Wie weiß eine Maschine, woher ihre Realwelt-Daten stammen?
@vangrid_io geht das mit kryptografischer Herkunft an.
Ihr öffentlicher Explorer zeigt Erfassungs- und Bestätigungsprotokolle, wobei die Daten in Merkle-Strukturen gebündelt und über EAS auf Base verankert werden.
Die Realität wird zu etwas, das man verifizieren kann.
Ein Preis-Oracle sagt einer App, was ein Vermögenswert wert ist.
Ein Vertrauens-Oracle versucht, eine andere Frage zu beantworten: Wie hat sich diese Wallet verhalten?
Diese Unterscheidung macht @zerufinance für mich interessant.
Web3 hat jede Menge Daten. Diese in nützlichen Kontext zu verwandeln, ist der schwierigere Teil
Das @AxisRobotics-Ökosystem durch die Linse von Physical AI erkunden. 🤖
Was diese Erzählung für mich interessant macht, ist die Verbindung zwischen den Beiträgen der Community und einer viel größeren technischen Herausforderung: KI-Systemen die Daten zu geben, die sie benötigen, um in der realen Welt zu funktionieren.
Das Axis Creator Program auf Kaito bietet Schöpfern außerdem eine Möglichkeit, beizutragen, indem sie originale Forschung teilen, die Technologie erklären und mehr Menschen helfen, das Ökosystem zu entdecken.
Ich konzentriere mich darauf, das Projekt zu verstehen, anstatt nur dem Hype zu folgen.
Physical AI befindet sich noch in der Entwicklung, und ich möchte sehen, wie die Datenschicht parallel dazu wächst.
#AxisRobotics #Kaito #PhysicalAI
Die langfristige AI-Chance könnte größer sein als Chatbots und Bildgeneratoren.
Denken Sie an Roboter, die ihre Umgebung verstehen, Gegenstände handhaben und nützliche Aufgaben in der physischen Welt ausführen können.
Um dorthin zu gelangen, braucht es mehr als nur leistungsstarke Modelle. Es erfordert auch Datenpipelines, Feedback aus der realen Welt und eine Infrastruktur, die kontinuierliche Verbesserungen unterstützt.
Das ist der Teil des Physical AI-Stacks, der mich interessiert, und @AxisRobotics arbeitet an dieser Datenschicht.
Noch früh, aber die Schnittstelle von AI, Robotik und realen Daten ist genau zu beobachten.
Die Frage ist nicht mehr nur, was AI generieren kann. Es geht darum, was AI tatsächlich tun kann.
#AxisRobotics #PhysicalAI #AI
AI kann eine unglaubliche 3D-Szene erzeugen.
Aber generierte Realität und erfasste Realität sind zwei verschiedene Dinge.
Für Robotik und autonome Systeme kann es wichtig sein zu wissen, dass räumliche Daten aus einer tatsächlichen physischen Umgebung stammen.
Genau hier wird die Herkunftsschicht von @vangrid_io interessant.
Nicht nur Daten.
Daten mit Ursprung.
Jeder spricht über bessere AI-Modelle, aber was ist mit den Daten dahinter?
Für die Robotik ist das Lernen aus der physischen Welt eine andere Herausforderung. Reale Umgebungen sind unvorhersehbar, und Roboter benötigen Daten, die widerspiegeln, wie die Dinge tatsächlich außerhalb einer Simulation funktionieren.
Das ist einer der Gründe, warum @AxisRobotics meine Aufmerksamkeit erregt hat.
Ihre Vision, eine Physical AI-Datenmaschine zu bauen, rückt ein wichtiges Puzzlestück ins Rampenlicht: das Sammeln von realen Daten zur Unterstützung der Entwicklung leistungsfähigerer AI-Systeme.
Bessere Modelle sind wichtig. Bessere Daten sind es auch.
Ich bin gespannt, wie sich dieser Bereich entwickelt. 👀
#AxisRobotics #AI #Robotics
Onchain-Historie ist mehr als nur eine Liste von Transaktionen.
Sie kann Konsistenz, Teilnahme, Risikomuster und das Verhalten einer Wallet im Laufe der Zeit aufzeigen.
Das ist die Richtung, die @zerufinance mit verhaltensbasiertem Vertrauen einschlägt.
Weniger darüber, wer du sagst zu sein. Mehr darüber, was du tatsächlich tust.
AI bewegt sich über den Bildschirm hinaus. Die nächste Herausforderung besteht darin, ihm beizubringen, wie es mit der realen Welt interagiert. 🤖
Hier wird Physical AI interessant.
@AxisRobotics baut auf einem entscheidenden Teil dieser Entwicklung auf: reale Daten, die KI-Systemen helfen können, physische Aufgaben zu verstehen und auszuführen.
Modelle können intelligenter werden, aber sie benötigen weiterhin qualitativ hochwertige Daten aus realen Umgebungen, um die Lücke zwischen digitaler Intelligenz und physischen Handlungen zu schließen.
Ich behalte Axis im Auge, während sich die Erzählungen von Robotik und KI weiter annähern.
Der nächste Durchbruch in der KI könnte nicht nur anders denken. Er könnte sich auch anders bewegen.
#AxisRobotics #PhysicalAI
Die meisten Gründer messen die Community immer noch anhand der Follower-Zahl. Nucleus hat das gerade obsolet gemacht. Gründer können jetzt ihre Community verifizieren und sehen, wer tatsächlich dabei ist:
• Mitgliederanzahl
• On-Chain- + Off-Chain-Scores
• Gesamtportfolio und Durchschnitt pro Mitglied
• Verbundene Wallets (EVM, Solana, Bitcoin)
• Narrative Rankings (NFT, DeFi, AI, RWA, Gaming, Memes)
• Aufschlüsselung der Bestände
Beispiel: Iron Allies
203 Mitglieder, ca. 1,3 Mio. $ kombiniertes Portfolio, 1.070 Wallets, Top-Narrative-Rankings in mehreren Sektoren. Kein Discord-Kopfrechnen. Echte Wallets. Echte Ausrichtung. Nucleus verwandelt Community von einer Eitelkeitskennzahl in Verteilungsdaten.
@NucleusCodes
