Вы, вероятно, видели заголовки повсюду: 60% до 80% машин, роботов и ИИ терпят неудачу в реальном мире. Почему? Просто. Проблема Sim2Real (кстати, я говорю о @peaq / polkadot здесь) Вы обучаете ИИ в какой-то контролируемой симуляции с ограниченными наборами данных, обычно принадлежащими нескольким крупным компаниям, которые не спешат позволить вашему ИИ учиться больше. Затем вы помещаете этот ИИ или робота в реальный мир... и он терпит неудачу.. Вот где DePIN меняет все. Раньше обучение машин означало медленный и дорогой сбор данных. А сейчас? Развертывайте недорогие аппаратные устройства в любом месте. Вознаграждайте участников токенами. И если история чему-то нас научила, так это тому, что быть первыми в этих изменениях всегда выгодно. И да, я вдохновился этим от @notjazii, который говорил об этом в цитируемом посте.
J A Z I I
J A Z I I9 авг., 15:31
Машины терпят неудачу Недавно мы увидели много новостей о том, что ~60%–80% машин и роботов терпят неудачу в реальном мире Почему? Из-за разрыва Sim2Real Представьте это так: вы обучаете свой ИИ, используя ограниченные данные в симуляции, и эти данные контролируются крупными частными компаниями, которые не хотят, чтобы ИИ учился больше В итоге роботы, машины и ИИ терпят неудачу в реальном мире Но теперь есть решение только с DePIN Ранее обучение вашего ИИ или машин путем сбора данных было сложным и медленным. Но теперь, с DePIN: • Легко развернуть с недорогими аппаратными устройствами • Вознаграждайте участников через токены • Создайте всемирную сеть датчиков, которые могут использовать все Все это происходит в реальной жизни прямо сейчас с DePIN, и это все поддерживается Peaq, первой в мире ведущей цепочкой DePIN и Machine Economy Layer-1 Теперь, когда так легко обучать ваши машины или ИИ, мы вскоре увидим массовое принятие в секторе DePIN И вы знаете, быть первым всегда окупается
@ChukChain @peaq А я, как дурак, отвечаю на сообщения за ужином и в туалете, лол
4,35K