Je hebt waarschijnlijk de koppen overal gezien, 60% tot 80% van de machines, robots en AI faalt in de echte wereld. Waarom? Simpel. De Sim2Real-kloof (overigens, ik heb het hier over @peaq / polkadot) Je traint AI in een gecontroleerde simulatie met beperkte datasets, meestal in handen van een handvol grote bedrijven die niet bepaald haast hebben om je AI meer te laten leren. Dan zet je die AI of robot in de echte wereld... en het faalt. Daar verandert DePIN alles. Voorheen betekende het trainen van machines langzame, dure dataverzameling. Nu? Plaats goedkope hardware-apparaten overal Belonen van bijdragers met tokens En als de geschiedenis ons iets heeft geleerd, is het dat vroeg zijn bij deze verschuivingen altijd loont. En ja, ik heb inspiratie opgedaan van @notjazii die hierover sprak in de geciteerde post.
J A Z I I
J A Z I I9 aug, 15:31
Machines are Failing Recently, we’ve seen a lot of news that ~60%–80% of machines and robots fail in the real world Why? Cuz of the Sim2Real Gap Think of it like this: you train your AI using limited data in a simulation, and that data is controlled by big private companies that don’t want AI to learn more So, in the end, robots, machines, and AI fail in the real world But now, there’s a solution with DePIN only Before, training your AI or machines by collecting data was difficult and slow. But now, with DePIN: • It’s easy to deploy with low-cost hardware devices • Reward contributors through tokens • Create a worldwide network of sensors that anyone can use All of this is happening in real life right now with DePIN and it’s all powered by Peaq, the world’s first leading DePIN & Machine Economy Layer-1 chain Now that it’s this easy to train your machines or AI, we’re soon going to see mass adoption in the DePIN sector And you know, being early always pays off
@ChukChain @peaq En ik ben zoals antwoorden aan het doen tijdens het diner en tijdens het toilet lol
4,35K