Robot học yêu cầu dữ liệu đa phương thức khổng lồ và việc tinh chỉnh liên tục Bittensor (TAO) cung cấp một thị trường cho trí tuệ, cho phép robot trả tiền cho dữ liệu mà chúng cần Như một phần của báo cáo đầu tiên của chúng tôi @KhalaResearch, tôi đã lập bản đồ một số subnet đến nơi chúng 'có thể' kết nối vào nền kinh tế máy móc Tuần này, Jensen Huang đã ám chỉ đến việc khai thác bitcoin được lưu trữ như một loại tiền tệ, với những điểm tương đồng nổi bật với mô hình kinh tế Bittensor Đã có một số cuộc thảo luận gần đây về các thị trường nhiệm vụ robot/đại lý và các mô hình đấu giá. Đoạn trích này cung cấp cái nhìn về những gì họ có thể chi tiêu quỹ của mình, mang đến cơ hội để định vị tương ứng Liệu việc đi sâu vào hệ sinh thái TAO có hữu ích cho việc hiểu sâu hơn về nền kinh tế máy móc sắp tới không?
Khala Research
Khala Research21:03 9 thg 1
70% GDP toàn cầu vẫn phụ thuộc vào lao động thể chất và các ngành công nghiệp phụ thuộc vào vị trí Năng lực AI bị giới hạn cho đến khi nó có hình thức vật lý; Đây là lời hứa của AI Nhúng Khi chúng ta vượt qua "điểm tipping utility" cho robot đa năng, chi phí lao động cơ bản sẽ giảm gần như bằng không Chúng ta không chỉ đang nhìn vào một sự chuyển dịch lực lượng lao động; chúng ta đang nhìn vào một sự chuyển tiếp đến nền kinh tế hậu khan hiếm, nơi tiêu chuẩn sống cao không còn phụ thuộc vào lao động truyền thống Điều này nghe có vẻ như khoa học viễn tưởng, cho đến khi bạn nhận ra cơ sở hạ tầng cần thiết để mở rộng nó Crypto trở thành mắt xích còn thiếu này Các mạng phi tập trung giải quyết những thách thức lớn về hình thành vốn và phối hợp cần thiết để triển khai hàng triệu đơn vị tự động trên toàn cầu Trong báo cáo khai mạc @KhalaResearch của chúng tôi, chúng tôi: 1) Xác định những người tiên phong dẫn đầu trong lĩnh vực Robot Phi tập trung 2) Giải thích sự tương tác giữa các động lực blockchain 3) Chia sẻ những hiểu biết độc quyền từ các chuyên gia về tương lai của lĩnh vực này Liên kết đến báo cáo DeRobotics đầy đủ sẽ có trong bài đăng tiếp theo:
@KhalaResearch Các Subnets được đề cập trong bài viết này bao gồm: SN3: @tplr_ai SN13: @Data_SN13 SN17: @404gen_ SN18: @zeussubnet SN26: @kinitroai SN34: @bitmind SN44: @webuildscore SN56: @gradients_ai SN64: @ridges_ai SN72: (Streetvision): @NATIXNetwork SN93: @Bitcast_network SN124: @SwarmSubnet
188