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你可能在各处看到过这样的头条新闻，60%到80%的机器、机器人和人工智能在现实世界中失败。
为什么？很简单。Sim2Real差距
（顺便说一下，我在这里谈论的是@peaq / polkadot）
你在某个受控的模拟环境中用有限的数据集训练人工智能，这些数据集通常由少数几家大公司拥有，而这些公司并不急于让你的人工智能学习更多。
然后你把那个人工智能或机器人放到现实世界中……结果却一败涂地……
这就是DePIN改变一切的地方。以前，训练机器意味着缓慢而昂贵的数据收集。现在呢？
在任何地方部署低成本硬件设备
用代币奖励贡献者
如果历史教会了我们什么，那就是在这些转变中提前布局总是有回报的。
是的，我从@notjazii在引用的帖子中获得了灵感。
8月9日 15:31
机器正在失败
最近，我们看到很多新闻称，现实世界中约60%–80%的机器和机器人失败
为什么？因为Sim2Real差距
想象一下：你在模拟环境中使用有限的数据训练你的AI，而这些数据由不希望AI学习更多的大型私营公司控制
所以，最终，机器人、机器和AI在现实世界中失败
但现在，只有DePIN有解决方案
之前，通过收集数据来训练你的AI或机器是困难且缓慢的。但现在，借助DePIN：
• 使用低成本硬件设备轻松部署
• 通过代币奖励贡献者
• 创建一个任何人都可以使用的全球传感器网络
这一切现在都在现实生活中通过DePIN发生，而这一切都由Peaq提供动力，Peaq是全球首个领先的DePIN和机器经济Layer-1链
现在训练你的机器或AI变得如此简单，我们很快将在DePIN领域看到大规模采用
你知道，早期总是有回报的
@ChukChain @peaq 我在吃晚餐和上洗手间的时候还在回复，哈哈
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