我们正在构建一个端到端的智能堆栈——从模拟和合成数据到机器人基础模型——以加速机器人智能的出现。 核心是一个由加密驱动的循环： - 数据平台——激励多样化的人类参与和贡献模拟数据。 - 增强引擎——在分布式GPU网络中增强和渲染合成数据。 - 模型层——与算法和计算提供者合作，训练可泛化的机器人模型。 每一个数据点、身份和训练代理都成为可验证的链上资产，以证明所有权、来源和价值在学习生命周期中的演变。 通过加密的去中心化协调和价值分配，我们不仅在构建更智能的机器人——我们在构建全球机器经济的基础设施，在这里，智能、劳动和价值在人工和机器人网络之间透明且自主地流动。 早期访问请点击这里：