Mario Nhan π² (✱,✱)

✨MegaETH thông báo dừng chiến dịch Terminal. Các thành viên tham gia Terminal đủ điều kiện sẽ nhận được một phần phần thưởng từ quỹ thưởng bằng USDM, dựa trên điểm số tích lũy đến nay cũng như hoạt động hỗ trợ Mega. ♻️Với việc token MEGA giảm giá ko phanh thì user cũng mất hứng thú với chiến dịch chạy sau TGE này của Mega. Coi như MegaETH thất bại với chiến dịch kích thích khám phá hệ sinh thái Mega lần này.

Few

✨Content về meme nhiều view là đúng thôi vì bản chất ai cũng có lòng tham và máu cờ bạc trong người, thấy người ta trúng to ai cũng chẳng tò mò, mình cũng vậy thôi. Hiện chủ đề về meme cũng chủ yếu content thôi, ít ai cố shill bất chấp con meme cụ thể nào, nhất là Kols vì giai đoạn này khá nhạy cảm. ♻️Hiện vẫn tồn tại 2 trường phái: 🔸Bỏ Cex đi, trên Cex cũng toàn coin rác thôi đừng mua và hold nữa vì trước sau gì cũng chia nát, qua Dex chơi meme đi hên hên trúng kèo đổi vị thế luôn. Kèm thêm khuyến nghị: chơi gì cũng vậy muốn thắng thì mình phải thuộc vào đám am hiểu và xuất sắc nhất. 🔸Đừng đụng vào meme, 100 thằng lao vào thì hơn 90 thằng ôm đầu máu đi ra. ♻️Còn mình thì trong Crypto ngách nào cũng nhảy được nhưng meme thì không chơi vì lý do: - Không có kỹ năng research. - Không có khả năng gồng lời, X2 đôi khi mình bán luôn rồi chứ làm gì chịu nổi nhiệt đến X50 hay 100. - Không có mối quan hệ để may ra có tin alpha. - Chưa từng lăn lộn nhiều trong thị trường meme thì ko bao giờ có được độ nhạy nghề để nhận biết rủi ro và cơ hội từ 1 con meme nào đó. 💫Quan điểm của anh em thì thế nào?

Đọc thread mới của Axis em Mint thấy thực sự ấn tượng với thứ Axis đang build. 🤖 Mọi người thường chỉ nhìn thấy “task” ở frontend. Nhưng phía sau là cả một pipeline xử lý data cực kỳ nghiêm túc cho robotics AI. Axis vừa open-source pipeline AxisDataCleaning và đây là lúc mình hiểu vì sao họ quá khắt khe với data quality. Raw data từ browser teleoperation thật ra rất “tệ”: Người chơi pause liên tục Rung tay / jitter FPS thấp và không ổn định Nếu đem train AI trực tiếp bằng đống data này → model gần như học sai hoàn toàn. 🚀 Thứ Axis đang làm: • Filter dead zones → loại bỏ các frame vô nghĩa • Smooth trajectories → giảm noise từ thao tác tay người • Resample lên 20Hz → biến data browser thành data usable cho robot control • Replay validation → check lại xem robot có thực sự hoàn thành task không Đây không còn là kiểu “task platform” nữa rồi. Axis đang build hạ tầng xử lý dữ liệu cho Physical AI theo cách cực giống các AI infra company thật sự. Điểm mình thấy đáng chú ý nhất: 👉 Axis không chỉ thu data 👉 Tối ưu data để usable cho downstream policy training

Congrats to Aime!! He said his left forearm is basically broken 😂 Final scores: → F.03: 12,732 packages (2.83 seconds/package) → Aime: 12,924 packages (2.79 seconds/package) This is the last time a human will ever win

Axis Weekly Last week, we made progress across the full robotics data loop, including task generation, simulation infrastructure, model training, and failure recovery. Key updates: - Task generation: We improved TaskGen with better automatic checker generation, stronger multi-embodiment support, and more efficient domain randomization to scale task diversity with less manual design effort. - Simulation infra: We continued improving MuJoCo verify/replay and scene-variant workflows, including fixes across data collection, multi-asset scenes, repeated loading/downloads, initial states, teleoperation, IK, and gripper control. - Model training: We confirmed that the new randomized tasks are learnable with sufficient data. In our current experiment, 500 demos successfully produced an executable policy, while 100 demos were not enough. - Failure recovery: We began building a recover-from-failure pipeline to collect and categorize gripper failure and near-failure states during grasping, which will later support more robust recovery policy learning. A closer look at this week’s progress🧵