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✅ KAITO @KaitoAI 以前的嘴撸，现在回归的新方式也是获得了更多的人关注，另外我将展示AxisRobotics的分配计划获得，首先将分为两部分，一部分是介绍Kaito&Axis以及Axis创作者活动获得空投的方式（我们创作者能获得什么？） 另一部分的关键是如何获取更高的rank&Aurn，得分比 ✅以及一些私人的建议 整体背景：Kaito，Axis Robotics是什么？ Kaito AI（ AI 驱动信息与注意力平台， InfoFi 项目。它主要提供： - Kaito Pro：加密市场情报搜索与分析工具（类似加密版 Bloomberg） 官网有原生代币 $KAITO Kaito官方账户：@KaitoAI 官网有原生代币 $KAITO 这是一些关于kaito的官方链接🔗 Axis Robotics，官方账户：axisrobotics 🔗： Axis Robotics 定位为 Physical AI，主要是通过其官网的模拟遥控，让更多的人能够接触到和参与，通过简单的指令实验训练实现技能升级。 融资与团队 - 融资：2026年7月完成 1200万美元种子轮，Hack VC 领投，Nomad Capital、Pi Network Ventures、10K Ventures 等跟投。资金用于扩大贡献者网络与产品商业化。 - 团队：创始人/CEO Chris Feng（前 Chainbase COO，有咨询与 VC 背景）。核心成员来自 UC Berkeley、CMU、Georgia Tech、NTU、上海交大等顶尖院校的 AI/机器人研究者，加上有大规模消费级产品增长经验的运营人员。 🌟 Axis Content Creator Program（被称为 Physical AI 的 Katalyst）内容创作者活动 - 合作方：Axis Robotics × Kaito AI - 奖励：总供应的 0.25% $AXIS 代币，在 TGE（代币生成事件）时全部解锁发放 - 前 1–100 名：分享 0.10% - 101–500 名：分享 0.10% - Kaito 质押者：分享 0.05% - 活动时间，第一阶段是：2026 年 8 月 19 日开始，到 9 月 18 日 12:00 UTC结束 ⭐️如何参与到Axis Daily Tasks 首先我们要确认的的是，Axis并不是一款游戏，它跟gamefi没有任何的关系，也不是像一些人所说的，这是一个游戏，完成了就有奖励。 只能说你能把这个物理训练的过程当程一个游戏提升趣味性，但绝对不是简简单单的游戏 AI存在物理训练，模型，我们平时使用文字，对语言AI类工具或者其他AI发布的是指令，它们的工作方式是这样的： 创作者发布指令— AI工具接收，分析理解— 执行，训练— 反馈结果 而Axis不同的是，它把这个接收指令和训练的过程全权交给你，这个创作者或者使用工具的人去还原，让你更加熟悉其工作原理和为以后更好地去适应AI工具和准确度训练。 在All Tasks里面会显示当前可做的任务，我们可以根据难易去优先先做比较简单的获得积分 根据这几天的反馈，我们也能够了解到的是现在做的任务发布数量也越来越少了，做任何事情都需要提前规划，参与的人也越来越多，因此要获得更高的积分务必从简单的训练模型开始 ♥️ Tips — 在做任务的时候，我认为的是不应该盯着我能做多少个，而是要看“分数” 为什么要关注度在于分数上面，而不是通过量变改成质变？ 首先，我们不能不承认的是，对于我们这些并不完全了解AI训练模型的人来说，本身我们习惯了快捷化的指令给到AI，让其帮我们完成任务，而巧妙的是，我们并不能有那么快的学习方式，因此由简入难成了我刚刚说的第一个条件，我这里进阶推荐的是这个task，优选： Put xxxx into Microwave类别的任务，这个是练熟度，这类的任务本身不属于轻松，但更多的是它有重合的运动轨迹和方式，注意事项，要学会把任务打包，其实真的很多是可以作为分类在一块的 — 完成✅ 不等于 🟰 高分 本质上来说，你完成得越好，任务成功通过和分数才能越高，所以就像我说的，题海战术不适应于当前的环境，精炼和归纳才是最优的解决方式👍 注意‼️ Kaito邀请链接完成任务时需要任务签名的

Axis Robotics × @BinanceWallet 这次有点东西。 1,500,000 Axis Points，活动持续 30 天，而且是专门给 Binance 无密钥钱包用户准备的。 玩法也不复杂：用 Binance Wallet 参与 Axis，去教机器人完成任务，然后把你的数据在 Base 上完成签署。 最关键的是，这次奖励池和 Axis 主产品的积分体系是完全独立的。 也就是说，如果你本来就在玩 Axis，这次相当于多了一条额外的积分获取渠道。 机器人训练 + 链上数据签署 + Axis Points，三个东西串在了一起。 目前总池子是 150 万 Axis Points，时间只有 30 天。 有 Binance Wallet 的可以直接去看看，尤其是本来就在刷 Axis 任务的，这种活动没必要错过。 @KaitoAI @axisrobotics

先强调一下，我这个操作风险很大，完全是个人主观行为，重新质押十几万枚 不是交易行为，而是纯粹基于行业视角下的投机... @KaitoAI 最近已经完全恢复了正常的运行，我的时间线也可以不停的刷到各种嘴撸文了，与上个周期不同，这次几乎没有看到矩阵号或AI文了，凡是参与创作的人 都是正儿八经 的内容创作者... 不管你信不信，现在这个推特上面靠流量和影响力吃饭的依旧是绝大多数，靠交易投资赚钱的（或者说是有能力靠这个赚钱的）绝对是少数... 而 Kaito 服务的恰好就是那部分绝大多数的内容创作者... 所以这不是一门单纯的买卖，而是一门生意... 我本人现在几乎不接广子，也不参与上面的嘴撸，我就是单纯从第三方视角来审视这门生意： 1. 项目方会消失吗？不会... 2. 项目方需要流量和影响力吗？永远需要... 3. 创作者想变现吗？非常想！ 那问题就清晰了，Kaito 经过这次 X 封禁后的种种改革，基本上可以确保其成为下个周期的基础设施了，未来也很难有能够挑战它的竞争对手了（毕竟Kaito是唯一活下来的）... 因此，重新质押，等待市场逐步繁荣起来，不管价格涨跌，就是我的选择... 当然，我强烈的不建议各位这么做，接下来会列出所有关于 币价的潜在利空： 1. 9月份还有一次大额解锁，8月份的大额解锁就已经砸了不少了，但现货市场确实有人把那1800万枚供应都接了，所以虽然算是利空，但力度应该一般... 2. Kaito 目前的流通依旧很低，未来几年还会持续的解锁各种筹码到市场上来，今天我0.336买入质押，明年今天可能还不一定比这个价格高，所以我才说我是投机，如果半年内出现了一波新的 Infofi 热，我还会解除质押再卖掉的... 3. 当前 Kaito 与市场大盘格格不入，属于跟跌不跟涨的状态，因此如果遇到BTC回调，大概率还会继续跌... 4. 目前新上的项目还没有正式发出生态空投的，所以 sKaito 的回报能力依旧存在一个大大的问号，NFT同理，我提前质押上15w枚，就是想去分一杯羹而已... 总结：别去学我质押，我能这么玩完全是因为先前在1.2美元出了现货还做空了，然后现在用套出来的零头就能买回比先前更多的现货，但你不能冒这个风险... 另外，我怀疑我这个账号一直被监控，每次只要发 相关内容，币价就会动，今天我发的内容是重新买入并质押，明天搞不好就会出现一根大阴线... 因为监控逻辑认为我看多，会有散户跟风的买盘，然后那边主动做市商（非常邪恶的游资）就能出货了... 所以，不要买！不要买！不要买！ 当然也别去傻不拉几做空啊，搞不好也会拉出一根针爆了你... 总之以上都是个人主观看法和操作，切勿当作投资建议，就等着看画师的笑话就好...

我是个爱交朋友的人，想要回关的蓝V评论区留言，私信有时候真的没提示，但是评论了就是朋友了别搞事！ 昨天没发推因为有点emo，前几天那个互保排名前1000给空投那玩意本来也是打算陪跑的，结果还尼玛有人恶意给我写差评，点进去一看还是25年和我要回关的，真的恶心死了！今天听说总市值还没个有点角度的MEME高心情又好了亿点点 想想还是当年的 @KaitoAI 更靠谱一点，就是这次的排行榜为啥不公开呢？这样真的很容易被怀疑有黑幕 本来想认认真真的做 @axisrobotics 机械手任务的，结果一晚上一个都没完成，这AI我是训练不了了，估计我训练完要成人工智障了，有没有啥方式可以快速通关啊啊啊啊啊啊！ 带大家了解一下 @axisrobotics 吧～Axis Robotics 2025年成立，总部在美国加州伯克利附近，目标是解决物理AI最大的痛点训练数据太少、太贵、太难搞，大模型能靠网上海量文字长大，可机器人得学真实动作轨迹，数据稀缺得要命，Axis就做了个复合数据引擎，靠仿真、手机第一视角拍摄，再加上人实时纠正，把全球普通人变成数据贡献者 创始人兼CEO叫Chris Feng @chris_anm01 ，他以前在贝恩咨询干过，还当过风险投资人，后来做Chainbase的COO，也参与过AI模型项目，Chris从做数据基础设施创业时就明白数据往往决定一家公司能飞多高，2024年初他觉得AI要从拼模型转向拼数据，2025年夏天就和南洋理工、伯克利的朋友们聊技术路线，正式把Axis拉起来了 联合创始人兼CMO是Christine，负责社区和增长，团队里还有伯克利、卡内基梅隆、佐治亚理工、南洋理工和上海交大的AI机器人高手，再加上把产品做到几千万用户的增长老手，最近还请了佐治亚理工的Jiachen Li教授当研究顾问，整个团队也就十来人，精干得很 2026年7月27日，公司宣布拿下1200万美元种子轮。Hack VC领投，Nomad Capital、Pi Network相关基金、10K Ventures和一堆天使跟投，钱主要用来扩数据产能、拉更多全球贡献者把引擎做得更稳，他们已经和Booster Robotics、吉利、路特斯等合作，帮对方定制训练数据，平台上收集了超200万条轨迹，数据还记在Base链上，方便追溯和激励，接下来9月出Sim Dataset V2，11月推DAgger后训练集，目标半年到一年做到50万到100万美元年经常性收入，这轮融资在机器人赛道里算挺亮眼的，说明资本开始认真看数据层了，Axis用浏览器和手机让普通人轻松参与，再靠链上机制保证公平，慢慢转起数据→模型→反馈的飞轮，以后机器人真正走进生活，说不定就靠这种大家一起攒经验的方式，Axis现在就像卖铲人，不造机器人本身，却在给整个行业铺路

这一年里 AI Agent 进化的越来越能干了。 写代码、查资料、做 Research、跑数据，甚至直接下场交易。 但真把它当成一个“打工人”去看，我发现还有个挺现实的问题： 活干完了，钱怎么收？ 谁证明它真的交付了？ 干得好不好怎么留下记录？ 中间出了问题，又找谁处理？ ////////////////////////// 这也是我这次看 TermiX @termix_ai，比较感兴趣的地方。 它没有只停在“再做一个 Agent”。 AACP 往下补的，恰好是 Agent 开始做生意以后会碰到的这一整套东西。 链上 Identity、Job Posting、Service Discovery、Bidding、Escrow、Delivery Verification、Reputation、Settlement、Dispute Resolution。 基本把： 找活 → 报价 → 接单 → 干活 → 验收 → 收钱 这条链串起来了。 而 开发者可以把自己的 Agent 注册进去，挂服务、接 Job，最后直接用 USDC / USDT 完成结算。 ////////////////////////// 所以我现在对 Agent Economy 的理解也慢慢变了一点。 前面大家一直在卷 Agent 到底能干多少事。 但当这些能力越来越接近以后， 谁能让 Agent 真正出去接活、建立信用、产生收入，可能才是下一阶段要补的东西。 TermiX 现在就在做这一层。 AACP 管规则和结算， 负责让这套东西真正跑起来。 后面我反而挺想看看，第一个长期靠 接单赚钱的 Agent，会长什么样。 @termix_ai @KaitoAI

最近几天刷到一堆人在玩同一个东西，机械臂 @axisrobotics 不是真去工厂里搬箱子那种，是坐在电脑前，用浏览器远程操控一只虚拟机械臂，去抓豆腐、放盘子、开垃圾桶盖……听起来挺简单，真上手才发现有多折磨人。方向稍微偏一点就抓空，夹爪扭得像麻花，明明看着已经对准了，最后还是差那么一毫米。好几个手残党朋友跟我吐槽：玩了一个小时，一个任务都没过。 但奇怪的是，越玩越上瘾。 Axis 干的事其实挺反直觉的。很多人以为机器人训练就是拼命让人多操作、多教，操作越多数据越好。结果他们发现，人类操作里有大量“低信息量”的动作——机械臂空着穿越空间、停顿、反复微调、绕远路，这些动作成本很高，教给模型的东西却很少。V2 直接把这些砍掉了。你可以拖动末端执行器，或者直接点选目标物体，让它自动挪到预抓取位置。真正留给人操作的，只剩抓取选择和夹爪闭合前后那几秒的精细调整。 更狠的是纠错数据的处理方式。模型自己跑任务，快失败的时候人接管把它拉回来。以前大家可能会把整段人类操作全录下来喂给模型，结果模型反而变笨了。后来他们只保留那些真正把机器人从失败状态救回来的短动作，平均只有 0.8 秒。过滤完之后，成功率明显上去了。 这套逻辑有点像教小孩骑自行车。你不会全程扶着他走，也不会把每一次歪歪扭扭都当成标准示范。你只在他快要倒的时候伸手扶一下，让他自己学会从失衡里恢复平衡。Axis 现在做的，就是这个。 普通人不用买机器人、不用搞 GPU，打开浏览器就能贡献数据。任务从简单的抓取放置开始，后面会慢慢往长时程、多步骤、需要容错和协调的方向走。现在看起来还像抓娃娃机，几个月后可能就会变成真正的“高级钳工”考核了。 数据会上链签名验证，贡献是实打实的。再加上和 Kaito 的创作者计划，写内容、拉人参与，都能计入最终的奖励权重。奖励池是 $AXIS 总供应量的 0.25%，TGE 一次性解锁。 说白了，这不是单纯让大家玩游戏，也不是单纯让大家写推文。它在尝试把“机器人怎么在真实世界里犯错、怎么被纠正”这件事，拆成普通人也能参与的碎片。以前这些数据只能在实验室里一点点攒，现在变成了浏览器里的日常任务。 我自己也试了几天。一开始真的很挫败，后来慢慢摸出点门道：先让机械臂到物体正上方再下降，靠近后再微调，别一上来就大幅晃。完成任务后记得去看验证状态并签名，不然轨迹不算数。 玩着玩着突然觉得挺有意思的。机器人想走进现实世界，缺的从来不是更多算力，而是足够多、足够真实的“怎么从错误里爬起来”的数据。现在这些数据，有一部分是由坐在电脑前的普通人一点点攒出来的。 如果你也想体验一下当“远程钳工”的感觉，可以去试试。难是真的难，但偶尔一次抓成功的瞬间，还挺解气的。 快来试试看吧❤： @axisrobotics @KaitoAI #AxisRobotics# #PhysicalAI# #KaitoAi#

最近看大家都在写 Kaito 上的 Axis，我也顺便去研究了一下 @axisrobotics 到底在做什么。 其实我觉得 Physical AI 有一个很现实的问题：机器人要变聪明，首先得有数据可以学习。 LLM 可以直接学习互联网上几十年来积累的大量文字、图片和视频。 但机器人没有这么方便，到现在没有一个地方可以让机器人直接学习，比如人类是怎么拿东西的、怎么开门的、怎么整理物品的，甚至做错之后应该怎么纠正。 这就是 Axis 想解决的问题，它想做的是帮机器人收集更多训练数据。 传统方式是让人在实验室里操作真实机器人来收集数据。 但这样又贵又慢，而且一个实验室能收集的场景也有限。 Axis 就换了一个思路：让更多人一起来收集数据。 你可以在电脑上控制模拟机械臂完成任务；也可以用手机记录人类真实的第一视角动作。 如果机器人模型做错了，人类还能接手完成任务，告诉它正确应该怎么做。 最后就形成一个循环：收集数据 → 训练机器人 → 发现哪里做不好 → 再专门收集这部分数据。 所以 Axis 说自己是 Compounding Data Engine（复合数据引擎）。 白话一点就是：数据越多 → 机器人越聪明 → 越能发现自己哪里不会 → 再收集这些数据 → 继续变聪明。 数据不是收集一次就没用了，而是可以不断帮下一轮模型进步。 如果未来 LLM 是靠互联网数据发展起来的，那机器人未来可能也需要一个属于自己的“数据互联网”。 我理解 Axis 想做的，就是帮 Physical AI 建这个东西。 而最近 @axisrobotics 也开启了 @KaitoAI 的 Katalyst 活动。 这是 Kaito 首个 token-based campaign，奖励池为 0.25% $AXIS，TGE 时 100% 解锁。 Epoch 1 已经开启，并持续至 9 月 18 日 12:00 UTC。 每个 Epoch 最多可以发 10 条 Axis 相关内容，但只计算表现最好的 6 条。 活动我后面再单独研究一下具体参与方法，有兴趣的可以一起来写👉

👀 友友们，@KaitoAI 新一期嘴撸开了，这次轮到 @axisrobotics，又有活可以撸了。 我原本对 Physical AI 这块没太大感觉，总觉得机器人训练数据那些事离普通人太远。 大语言模型可以靠全网文本疯狂吞噬数据，但真正能动手干活的机器人，数据却少得可怜。不同硬件、不同场景、不同动作，几乎都得从零积累，而且很难泛化。 Axis 做的事很直接，打造了一个复合数据引擎。浏览器里就能遥控模拟机器人，不用装软件、不用显卡，手机还能录第一视角真实动作，再加上全球十几万人一起贡献轨迹。数据不是一次性收完就完，而是会不断反馈、优化、再生成，形成闭环。 7 月 27 日，Axis Robotics 宣布完成 1200 万美元种子轮融资，由 Hack VC 领投，Nomad Capital、Pi Network Ventures、10K Ventures 等跟投。PitchBook 数据显示，团队目前约 11 人，已产生收入。项目定位是物理 AI 的数据基础设施层，而非自研模型或硬件。 现在 Kaito 直接开了嘴撸榜，前 500 都能分到 0.25% 总量，而且 TGE 全解锁。如果机器人的大脑以后真能靠普通人贡献的数据成长起来，那 Physical AI 会不会变成下一个全民参与的基础设施？ 👉 活动链接：