Все частіше робототехніка Crypto X стає пігулкою: - Роботи покладаються на моделі зору для інтерпретації та навігації в навколишньому середовищі. - вони функціонують у складному, багатоплощинному, тривимірному світі. - Моделі зору вимагають унікальних реальних 3D-наборів даних для фізичного руху та прийняття рішень. - На відміну від LLM, які можна тренувати на всьому Інтернеті, який можна scrapable, наразі немає структурованого «реального набору даних» для тренувальних запусків Bootstrap Novel Vision Model. - Велика залежність від синтетичних даних у цьому просторі має значні недоліки. - «Всесвіт» завдань, створених людиною, фактично нескінченний, охоплюючи незліченну кількість робочих процесів, людських манер і контекстуальних нюансів, які потрібно зафіксувати в наборах даних, що навчаються. - Навіть після того, як дані в реальному світі зібрані, їх структурування та маркування залишаються надзвичайно складним завданням. Криптовалюта може забезпечити стимули по всьому стеку, від збору даних до маркування, мобілізуючи масштабний, розподілений людський внесок.