I dag besøkte jeg @rayvo_xyz-teamet, et av de kuleste DePIN-prosjektene i @monad-økosystemet. Deres Web3-smartbriller omformer stille fremtiden for AI og robotikk Historien starter her: Ta på deg Rayvo-briller, og det er ikke bare et AR-verktøy, det er ditt "andre jeg", som fanger point-of-view (POV)-videoer, blander AI og blokkjede for persepsjon, uttrykk og tilkobling. Teamet delte sin visjon: Gjennom en wear-to-earn-mekanisme kan brukere bidra med POV-data til et desentralisert nettverk bare ved å bruke brillene i dagliglivet, og hjelpe til med å trene smartere roboter Hvorfor er POV-video så avgjørende? Ikke-teknisk sammenbrudd: 🔹 Øke imitasjonslæring: Rayvos registrerte POV-data lar roboter "se" på menneskelige handlinger (som å gripe objekter) direkte, og overføre ferdigheter uten kostbare eksperimenter. Se for deg roboter som lærer å navigere i komplekse miljøer fra hverdagsvideoene dine, og øker effektiviteten flere ganger! 🔹 Bygge verdensmodeller: Disse dataene hjelper AI med å forutsi fremtidige interaksjoner, som å forutse handlingsresultater. Rayvos AI Twin-funksjon låser opp dette med romlig databehandling, og flytter roboter fra passiv utførelse til aktiv intelligens 🔹 Løse dataknapphet: Tradisjonell robottrening mangler data av høy kvalitet, men Rayvo sikrer desentralisert eierskap via blokkjede – brukere tjener belønninger mens de tilbyr massive, varierte POV-videoer. Monads høye gjennomstrømning (10k TPS) gjør det hele sømløst Utfallet? Roboter blir smartere, mer tilpasningsdyktige til den virkelige verden, noe som utløser en DePIN+AI-eksplosjon i Monad-økosystemet. Rayvo er ikke sci-fi – det er virkeligheten som utspiller seg. innlysende. Verdsatt. Belønnet💜