Du har sikkert sett overskriftene uhyggelige, 60 % til 80 % av maskiner, roboter og AI mislykkes i den virkelige verden. Hvorfor? Enkel. Sim2Real-gapet (forresten, jeg snakker om @peaq / polkadot her) Du trener AI i en kontrollert simulering med begrensede datasett, vanligvis eid av en håndfull store selskaper som ikke akkurat har det travelt med å la AI-en din lære mer Så plasserer du den AI-en eller roboten i den virkelige verden ... og det faller flatt.. Det er der DePIN endrer alt. Før betydde treningsmaskiner langsom, kostbar datainnsamling. Nå? Distribuer rimelige maskinvareenheter hvor som helst Belønn bidragsytere med tokens Og hvis historien har lært oss noe, lønner det seg alltid å være tidlig på disse skiftene. Og ja, dette fikk jeg inspritasjon av @notjazii å snakke om dette i det siterte innlegget
J A Z I I
J A Z I I9. aug., 15:31
Maskiner svikter I det siste har vi sett mange nyheter om at ~60%–80% av maskiner og roboter svikter i den virkelige verden Hvorfor? Cuz av Sim2Real-gapet Tenk på det slik: du trener AI ved å bruke begrensede data i en simulering, og at data kontrolleres av store private selskaper som ikke vil at AI skal lære mer Så til slutt mislykkes roboter, maskiner og AI i den virkelige verden Men nå er det en løsning med bare DePIN Før var det vanskelig og tregt å trene AI eller maskiner ved å samle inn data. Men nå, med DePIN: • Det er enkelt å distribuere med rimelige maskinvareenheter • Belønne bidragsytere gjennom tokens • Lag et verdensomspennende nettverk av sensorer som alle kan bruke Alt dette skjer i det virkelige liv akkurat nå med DePIN, og det hele drives av Peaq, verdens første ledende DePIN & Machine Economy Layer-1-kjede Nå som det er så enkelt å trene maskinene eller AI, kommer vi snart til å se masseadopsjon i DePIN-sektoren Og du vet, det lønner seg alltid å være tidlig ute
@ChukChain @peaq Og jeg er som å svare på middagen og på toalettet lol
4,34K