Tänään vierailin @rayvo_xyz-tiimissä, joka on yksi @monad-ekosysteemin siisteimmistä DePIN-projekteista. Heidän Web3-älylasinsa muokkaavat hiljaa tekoälyn ja robotiikan tulevaisuutta Tarina alkaa tästä: Sujauta Rayvo-lasit jalkaan, eikä se ole vain AR-työkalu, se on "toinen itsesi", joka tallentaa näkökulmavideoita (POV) ja yhdistää tekoälyä ja lohkoketjua havainnointiin, ilmaisuun ja yhteydenpitoon. Tiimi jakoi visionsa: Wear-to-earn-mekanismin avulla käyttäjät voivat syöttää POV-tietoja hajautettuun verkkoon vain käyttämällä silmälaseja jokapäiväisessä elämässä, mikä auttaa kouluttamaan älykkäämpiä robotteja Miksi POV-video on niin tärkeää? Ei-tekninen erittely: 🔹 Jäljitelmäoppimisen tehostaminen: Rayvon kaapattujen POV-tietojen avulla robotit voivat "tarkkailla" ihmisen toimintaa (kuten esineisiin tarttumista) suoraan ja siirtää taitoja ilman kalliita kokeita. Kuvittele, että robotit oppivat navigoimaan monimutkaisissa ympäristöissä jokapäiväisistä videoistasi ja lisäävät tehokkuutta moninkertaisesti! 🔹 Maailmanmallien rakentaminen: Nämä tiedot auttavat tekoälyä ennustamaan tulevia vuorovaikutuksia, kuten ennakoimaan toiminnan tuloksia. Rayvon AI Twin -ominaisuus avaa tämän spatiaalisen laskennan avulla ja siirtää robotit passiivisesta suorituksesta aktiiviseen älykkyyteen 🔹 Tietojen niukkuuden ratkaiseminen: Perinteisestä robottikoulutuksesta puuttuu korkealaatuista dataa, mutta Rayvo varmistaa hajautetun omistajuuden lohkoketjun kautta – käyttäjät ansaitsevat palkintoja tarjoamalla massiivisia, monipuolisia POV-videoita. Monadin suuri suorituskyky (10k TPS) tekee kaikesta saumatonta Lopputulos? Robotit muuttuvat älykkäämmiksi ja mukautuvat paremmin todelliseen maailmaan, mikä saa aikaan DePIN+AI-räjähdyksen Monad-ekosysteemissä. Rayvo ei ole scifiä – se on todellisuus, joka avautuu. nähty. arvostettu. Palkitaan💜