连接世界：将多样的人类智慧转移到机器人通用智能——Axis AI 宣言 我们正从会聊天的 AI（LLMs）转向会行动的 AI（机器人）。但现实是复杂的。为了掌握它，我们构建了 Axis——物理 AI 的端到端扩展基础设施。 人类在模拟中提供直觉。 物理学验证结果。 我们建立了最大的机器人智能网络。 让我们深入探讨👇： 1. 我们是数字幽灵 盖·德波在《景观社会》中警告我们：“一切直接生活的东西都已转移到一种表现中。”半个世纪后，我们正在生活在这个预言中。我们不再生活；我们在观看。我们在滚动。我们正在成为数字幽灵，漂浮在字节的海洋中，而我们的身体却在萎缩。 在 Axis AI，我们拒绝这样的未来。智能不属于屏幕。它属于世界。 2. 转变：从聊天到行动 之前的 AI 时代是由语言（LLMs）定义的——在低熵、真空密封的数字世界中推理。下一个时代是由行动（机器人）定义的——在物理现实的无限熵中生存。 为什么我们还没有通用机器人？因为你无法用为低熵真空设计的工具来解决无限熵世界的问题。我们遇到了熵障碍。 3. 差距：机器人三难困境 我们被三个深渊困住： - 数据稀缺：人类为 LLMs 生产了互联网。机器人没有互联网。物理数据昂贵且不可重复。 - 脆弱性：微小的光照变化或摩擦变化会导致模型崩溃。它们记忆；它们不泛化。 - 片段化：每个机器人都是一个硬件孤岛。我们处于一个硬件巴别塔中。 4. 切入点：模拟作为通用溶剂 要掌握现实，我们必须首先走出它。等待一百万个真实机器人倒下是徒劳的。模拟是我们可以主动管理熵的唯一熔炉。 我们不仅仅是运行代码；我们还工程化世界的统计特性。我们通过生成物理、光照和语义的笛卡尔积，强迫代理学习稳健的策略。模拟将“混沌”转变为“结构化熵”。 5. 引擎：直觉 x 加密（PoER） 但模拟需要意图。我们正在建立一个全球人类智能网络，以捕捉人类拥有但无法解释的东西：隐性知识。 介绍 PoER（熵减少证明）：我们将数据收集游戏化。人类在我们的模拟中解决混乱的物理难题。 只有当你的行动减少系统的熵（从混沌到秩序）时，你的贡献才会被验证。 物理法则是共识机制。 6. 远景：重拾现实 我们正在建立最大的具身智能数据集和一个与物理对齐的基础模型。但这不仅仅是技术。这是一场运动，旨在重建人类意识与物理环境之间的联系。 停止观看。开始行动。 让我们从今天开始重拾现实。