我們正在建立一個端到端的智能堆疊——從模擬和合成數據到機器人基礎模型——以加速機器人智能的出現。 核心是一個以加密技術驅動的循環： - 數據平台——激勵多樣化的人類參與和貢獻模擬數據。 - 增強引擎——在分佈式GPU網絡中增強和渲染合成數據。 - 模型層——與算法和計算提供者合作，訓練可泛化的機器人模型。 每一個數據點、身份和訓練代理都成為可驗證的鏈上資產，以證明所有權、來源和價值在學習生命周期中的演變。 通過加密技術的去中心化協調和價值分配，我們不僅在建造更智能的機器人——我們正在構建全球機器經濟的基礎設施，在這裡，智能、勞動和價值在人體和機器人網絡之間透明且自主地流動。 這裡可以提前訪問：