今日は、@monad エコシステムで最もクールな DePIN プロジェクトの 1 つである @rayvo_xyz チームを訪問しました。同社の Web3 スマート グラスは、AI とロボット工学の未来を静かに再構築しています 物語はここから始まります: Rayvo メガネを装着すると、それは単なる AR ツールではなく、視点 (POV) ビデオをキャプチャし、AI とブロックチェーンを融合して認識、表現、つながりを実現する「第二の自分」です。チームは、ウェア・トゥ・アーン・メカニズムを通じて、ユーザーは日常生活でメガネを着用するだけでPOVデータを分散型ネットワークに提供し、よりスマートなロボットの訓練に役立てることができるというビジョンを共有した POVビデオがなぜそれほど重要なのですか?非技術的な内訳: 🔹 模倣学習の促進: Rayvo がキャプチャした POV データにより、ロボットは人間の行動 (物体をつかむなど) を直接「観察」し、コストのかかる実験を行わずにスキルを伝達できます。ロボットが日常のビデオから複雑な環境をナビゲートする方法を学び、効率が数倍に向上することを想像してみてください。 🔹 世界モデルの構築: このデータは、AI がアクションの結果を予測するなど、将来の相互作用を予測するのに役立ちます。Rayvo の AI ツイン機能は、空間コンピューティングでこれを実現し、ロボットを受動的な実行から能動的な知能に移行します 🔹 データ不足の解決: 従来のロボットトレーニングには高品質のデータが不足していますが、Rayvo はブロックチェーンを介して分散型の所有権を確保し、ユーザーは大規模で多様な POV ビデオを提供しながら報酬を獲得します。Monad の高スループット (10k TPS) により、すべてがシームレスになります 結果は?ロボットはより賢くなり、現実世界への適応性が向上し、Monad エコシステムで DePIN+AI の爆発的な増加を引き起こします。Rayvo は SF ではなく、現実が展開しているのです。見て。値。報わ💜