Bảo vy (✱,✱)

Anh em nào đang muốn tham gia @BitRobotNetwork mà chưa có code thì không thể bỏ qua buổi karaoke night lần này Thời gian: Thứ 6 ngày 15/5 Bắt đầu lúc: 21h tối Địa điểm: Discord BittoBot – kênh voice 🎁 Phần thưởng gồm 4 code tham gia dự án: • 3 code dành cho các “ca sĩ” lên mic • 1 code dành cho khán giả tham gia chương trình Tất cả phần thưởng sẽ được quay random công khai Không cần hát hay, chỉ cần vui là được Đây cũng là dịp để giao lưu cùng cộng đồng và săn cơ hội vào dự án sớm. Link discord : discord.gg/eCmfsfUSh4 Còn ai ngại lên mic thì vẫn có thể đăng ký wl chờ dự án cấp code nha Form đăng ký WL : app.youform.com/forms/kce82fwu

x.com/i/article/2057…

Sau bài viết trước về “Task Package”, lần này @axisrobotics giải thích rõ hơn ai là người đang mua dữ liệu từ Axis và vì sao hệ thống dữ liệu của họ lại quan trọng với ngành robot AI. Điều mình thấy hay là Axis không chỉ bán dữ liệu đơn thuần. Họ đang xây dựng một lớp hạ tầng kết nối giữa: • robot phần cứng • mô hình AI • nhu cầu tự động hóa ngoài đời thực Hiện tại Axis đang làm việc với 3 nhóm khách hàng chính: 1️⃣ Công ty sản xuất robot “Cho robot một bộ não” Nhiều công ty có thể tạo ra cánh tay robot hay robot rất tốt về phần cứng, nhưng lại thiếu dữ liệu để huấn luyện AI hoạt động ngoài thực tế. Axis sẽ: • tích hợp robot của đối tác vào hệ thống • thiết kế nhiệm vụ phù hợp với từng khả năng robot cần học • huy động cộng đồng tạo dữ liệu với số lượng lớn Team còn đang hợp tác với một trong những nhà sản xuất robot lớn trên thế giới để triển khai quy trình gồm: → kiểm tra khả năng tương thích dữ liệu → huấn luyện thêm AI bằng dữ liệu thực tế → tối ưu để robot chỉ cần khoảng 20–30 lần học ngoài đời thực vẫn có thể hoạt động ổn định 2️⃣ Các đội phát triển mô hình AI “Giải quyết bài toán thiếu dữ liệu” Các đội xây dựng AI cho robot đều gặp chung một vấn đề: Dữ liệu không đủ đa dạng nên AI dễ học lệch và hoạt động kém khi gặp tình huống mới. Axis giải quyết bằng cách cung cấp: • dữ liệu tương tác đa dạng • nhiều tình huống ngẫu nhiên khác nhau • lượng dữ liệu rất lớn • mô hình môi trường 3D chất lượng cao Hiện họ đang hợp tác với một công ty công nghệ lớn chuyên phát triển AI robot để cùng huấn luyện mô hình thay vì để đối tác tự xây dựng hệ thống mô phỏng từ đầu. 3️⃣ Doanh nghiệp sản xuất “Tự động hóa quy trình thật” Các công ty trong sản xuất, logistics hay ô tô không quá quan tâm AI trông hiện đại ra sao. Điều họ cần là: robot hoạt động ổn định trong môi trường thực tế. Axis sẽ chia nhỏ các công việc phức tạp thành từng kỹ năng cơ bản để robot học dần, sau đó dùng mô phỏng để tạo dữ liệu huấn luyện với quy mô lớn. Một ví dụ thực tế: Axis đang xây dựng giải pháp tự động phân loại hàng trăm linh kiện ô tô cho một hãng xe toàn cầu. Hệ thống sẽ mô phỏng rất nhiều hình dạng và tình huống khác nhau để huấn luyện robot đủ ổn định cho dây chuyền sản xuất thật. Điểm đáng chú ý là: Axis đang muốn trở thành lớp hạ tầng cho ngành AI robot. Từ nhiệm vụ → dữ liệu → mô hình AI → triển khai thực tế, mọi thứ được nối lại thành một vòng hoàn chỉnh. Nếu làm đúng theo định hướng hiện tại thì Axis sẽ không chỉ là dự án thu thập dữ liệu nữa, mà có thể trở thành nền tảng hạ tầng quan trọng cho AI robot trong tương lai.

Event contest đầu tiên - @ionet Community Season 2 Trí tuệ nhân tạo (AI) đang bùng nổ với tốc độ chóng mặt, và hạ tầng GPU có khả năng mở rộng linh hoạt chính là chìa khóa vàng quyết định người chiến thắng. Mỗi mạng lưới tính toán phi tập trung đều có một lối đi riêng. Đã đến lúc bạn lên tiếng và bóc tách sự khác biệt cốt lõi đó! Viết một article/ thread so sánh ionet với các nhà cung cấp tương tự khác, đồng thời chia sẻ góc nhìn của bạn về lý do vì sao ionet là lựa chọn tối ưu cho các ứng dụng AI hiện đại. Kết thúc vào ngày 21/5!

Gmic #Seismic Community! Magnitude 9.0 ✅ And this is proof of my role. 💙 @SeismicsysVN | @SeismicSys @lyronctk | @NoxxW3 | @xealistt | @heathcliff_eth

Each person in a corner of the room, a laptop, a pair of hands controlling it, but all connected to a single robot. I drew this picture to show the true power of PrismaX: Not robots replacing humans, but robots learning from humans. Did you know that every time you pick up an apple, stack blocks, or simply participate in a teleop session… you are contributing to building the intelligence of future Physical AI, contributing to our bright future? Thank you to all the friends who are silently contributing data every day. We are not just playing with robots, we are teaching robots how to understand the world like humans. You are also a part of this picture. @PrismaXai @vivianrobotics

x.com/i/article/2057…