Baovy06
Baovy06
• المراقب خلال العواصف الرعدية، وجني ثماره عند شروق القمر. • الوظيفة هي المسؤولية. • هادئا أمام الموجة، ثابتا أمام الخريطة.
1 ألفمتابعة
1.1 ألفالمتابعون
الموجز
الموجز
Baovy06 أعاد النشر
هذه أول حملة لي على @RallyOnChain
كادت أن أقنع نفسي بعدم ذلك.
استمريت في الانتظار حتى شعرت أنني "مستعد بما فيه الكفاية".
وفي الوقت نفسه، كان المبدعون الآخرون يتلقون رواتبهم بالفعل.
إليكم ما جذب انتباهي:
الميدان في الواقع مستو.
لا أحد يتحكم في التسجيل.
لا أحد يقرر الفائزين بناء على من يعرفهم.
سواء كان لديك 50 متابعا أو 50,000، القواعد متشابهة تماما.
هذا ليس ما يعمل به هذا القطاع عادة.
جائزة 5,000 دولار مباشرة الآن.
يحصل كل من أفضل 10 لاعبين على ما يقارب 500 دولار.
المدفوعات تذهب مباشرة عبر السلسلة. لا وسيط.
شخص ما على هذه المنصة قام بسحب أمواله اليوم.
وأمس. واليوم الذي قبله.
لا يزال مبكرا. لكن ليس لفترة طويلة.
إذا كنت جالسا على الهامش:
عائلة جنرال موتورز
أحد سعيد
ماذا تفعلون اليوم؟
ذهب زي إلى الشاطئ ليعجب بالمنظر.....!
@wallchain @quipnetwork
Baovy06
أطلقت أكسيس مؤخرا سلسلة من مهام جمع البيانات الجديدة، تركز على المهام طويلة الأمد (الأفق الطويل) والمهام متعددة التجسيدات (متعددة التجسيد).
ومن الجدير بالذكر أن المستخدمين يمكنهم الآن المشاركة في التحكم في الروبوتات ذات اليدين وأداء مهام مصممة للعمل على مجموعة متنوعة من الروبوتات.
لماذا هذا مهم؟
• تتجه أكسيس تدريجيا نحو مهام روبوتية أكثر تعقيدا وأقرب إلى العالم الحقيقي.
• مهام طويلة الأمد توسع القدرة على جمع البيانات في بيئة محاكاة بشكل أكثر كفاءة.
• يقوم نظام الاختبار المرحلي بتقسيم المهام المعقدة إلى إشارات تدريب أوضح.
• تساعد المهام متعددة الأشكال النموذج على التكيف مع مجموعة متنوعة من الروبوتات وأنماط التحكم.
• جودة البيانات ليست فقط أكثر تنوعا، بل أصبحت أيضا أكثر تعقيدا.
• هدف أكسيس ليس فقط جمع المزيد من البيانات، بل إنشاء مجموعات بيانات أكثر قيمة لتدريب الذكاء الاصطناعي الجسدي.
تقوم Axis ببناء منصة بيانات حتى تتمكن الروبوتات من التعلم بشكل أفضل، والتكيف بشكل أسرع، والاقتراب من التطبيقات الواقعية.
عائلات جنرال موتورز
تعاونت @BitRobotNetwork رسميا مع @axisrobotics لنشر مهمة SN/04 على منصة BitRobot.
SN/04 هي مهمة للتحكم في الروبوتات في بيئة محاكاة، حيث يقوم المشاركون بتنفيذ العمليات مباشرة على المتصفح، وتوليد بيانات تدريب قيمة للذكاء الاصطناعي الفيزيائي، وتلقي مكافآت من كلا البيئيين.
عند المشاركة في هذه المهمة التعاونية:
• المهام المنجزة على BitRobot لا تزال تحتسب كمهام محورية عادية لتلقي الشارات.
• مثال: إكمال مهمة لمدة 7 أيام متتالية لا يزال يحتسب ضمن شارة مخلوق العادة.
• بالإضافة إلى المكافآت من أكسيس، يحصل المشاركون أيضا على نقاط إضافية من BitRobot مقابل المساهمات المؤهلة.
• سيتم تحديث المعلومات التفصيلية حول كيفية حساب النقاط وتتبع المكافآت من قبل فريق BitRobot عبر القنوات الرسمية.
تجربة مشاركة بسيطة للغاية:
• لا حاجة لتوقيع صفقة سولانا.
• لا يطلب دفع رسوم الوقود.
• المعالجة بقدر ما هي مألوفا مثل مهام المحور الحالية: تسجيل الدخول → إكمال المهام → تأكيد النتائج.
سيساعد التعاون بين Axis وBitRobot في توسيع بيانات التدريب للذكاء الاصطناعي المادي، مع توفير المزيد من الفرص لكسب المكافآت للمجتمع الذي يساهم.
دعونا نجرب SN/04 ونساهم في بناء الجيل القادم من الروبوتات الذكية!
اليوم أنا في مزاج لتتزلج على X على الأمواج.
المنازل مدفوعة الأجر
الأشخاص الذين يحصلون على بايكس
وZy متوقف، بضع سنوات، والآن لم يعد 5 ملايين مشاهدة كافيا، هل سيكون 5 ملايين كافيا لإعادة الافتتاح؟
أنا أشعر بالملل الشديد لأشرب أكثر.
@wallchain @quipnetwork @sleepagotchi
Kai 🎯
يأتي الكثير من الناس إلى هنا وهم يتوقعون:
- الشهر الأول من BKT
- الشهر الثاني من استلام الراتب
- الشهر الثالث يتلقى 3-4 أرقام
لكن الأمر لا يعمل بهذه الطريقة
معظم الحسابات التي تحقق أرباحا مستقرة مرت بعشرات الآلاف من المنشورات، ومئات الآلاف من الردود
ما يساعدهم على النجاح هو الحضور بانتظام يوميا
قد تختلف كل فترة دفع، لكن الحساب ينمو يوما بعد يوم
إذا واصلت العمل بجد لمدة سنة إلى ثلاث سنوات، فهناك احتمال كبير أن تحصل على:
- رواية قوية
- شبكة ذات جودة عالية
- مصدر دخل مستقر
وفي ذلك الوقت، كانت المكافأة جزءا صغيرا جدا مما تحصل عليه
أطلقت أكسيس مؤخرا سلسلة من مهام جمع البيانات الجديدة، تركز على المهام طويلة الأمد (الأفق الطويل) والمهام متعددة التجسيدات (متعددة التجسيد).
ومن الجدير بالذكر أن المستخدمين يمكنهم الآن المشاركة في التحكم في الروبوتات ذات اليدين وأداء مهام مصممة للعمل على مجموعة متنوعة من الروبوتات.
لماذا هذا مهم؟
• تتجه أكسيس تدريجيا نحو مهام روبوتية أكثر تعقيدا وأقرب إلى العالم الحقيقي.
• مهام طويلة الأمد توسع القدرة على جمع البيانات في بيئة محاكاة بشكل أكثر كفاءة.
• يقوم نظام الاختبار المرحلي بتقسيم المهام المعقدة إلى إشارات تدريب أوضح.
• تساعد المهام متعددة الأشكال النموذج على التكيف مع مجموعة متنوعة من الروبوتات وأنماط التحكم.
• جودة البيانات ليست فقط أكثر تنوعا، بل أصبحت أيضا أكثر تعقيدا.
• هدف أكسيس ليس فقط جمع المزيد من البيانات، بل إنشاء مجموعات بيانات أكثر قيمة لتدريب الذكاء الاصطناعي الجسدي.
تقوم Axis ببناء منصة بيانات حتى تتمكن الروبوتات من التعلم بشكل أفضل، والتكيف بشكل أسرع، والاقتراب من التطبيقات الواقعية.
Baovy06 أعاد النشر
أعلن عن تعاوننا مع @BitRobotNetwork!
تقوم أكسيس بإطلاق SN/04 على BitRobot، مختبر الروبوتات المفتوح في سولانا الذي ينسق المساهمين الموزعين لتسريع أبحاث الذكاء الاصطناعي الفيزيائي.
SN/04 هي مهمة تليوب داخل المحاكاة حيث يكمل المساهمون مهام محاكاة الروبوتات عبر الويب، وينتجون بيانات تدريب قيمة، ويحصلون على مكافآت من كلا البيئيين.
معا، نقوم بتوسيع نطاق العروض البشرية للذكاء الاصطناعي المادي — مدعوم من الجميع.
القواعد والتفاصيل أدناه ↓