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你可能在各處看到過這樣的標題，60%到80%的機器、機器人和人工智慧在現實世界中失敗。
為什麼？很簡單。Sim2Real 差距
（順便說一下，我在這裡談論的是 @peaq / polkadot）
你在某個受控的模擬環境中訓練人工智慧，使用的數據集通常由少數幾家大公司擁有，他們並不急於讓你的人工智慧學習更多。
然後你把那個人工智慧或機器人放到現實世界中……結果卻失敗了……
這就是 DePIN 改變一切的地方。以前，訓練機器意味著緩慢且昂貴的數據收集。現在呢？
在任何地方部署低成本的硬體設備
用代幣獎勵貢獻者
如果歷史教會了我們什麼，那就是在這些變革中提前行動總是有回報的。
是的，我從 @notjazii 在引用的帖子中獲得了靈感。
8月9日 15:31
機器正在失敗
最近，我們看到很多新聞報導指出，現實世界中約有60%–80%的機器和機器人失敗
為什麼？因為Sim2Real差距
想像一下：你在模擬環境中使用有限的數據訓練你的AI，而這些數據是由不希望AI學習更多的大型私營公司控制的
所以，最終，機器人、機器和AI在現實世界中失敗
但現在，只有DePIN有解決方案
之前，通過收集數據來訓練你的AI或機器是困難且緩慢的。但現在，使用DePIN：
• 使用低成本硬體設備輕鬆部署
• 通過代幣獎勵貢獻者
• 創建一個全球性的傳感器網絡，任何人都可以使用
所有這些都在現實生活中發生，並且都是由Peaq驅動的，Peaq是全球首個領先的DePIN和機器經濟Layer-1鏈
現在訓練你的機器或AI變得如此簡單，我們很快將在DePIN領域看到大規模採用
你知道的，早期總是有回報
@ChukChain @peaq 而我在吃晚餐和上洗手間時還在回覆，哈哈
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