Yueya (ARX Mode)☂️ (@yueya_eth) “最近我开玩 @caspius_ai ，给大家科普一下它的定位： 具身 AI / Physical AI 的数据层” — TopicDigg
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加入 May 2021
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最近我开玩 @caspius_ai ，给大家科普一下它的定位：
具身 AI / Physical AI 的数据层。
大模型可以从互联网文本里学习，但机器人不一样。机器人要学会做饭、清洁、洗衣、组装、搬运，靠的是视觉、动作、手眼协调、物体触感和真实环境里的细微变化。
这些数据很难靠模拟器解决。
真正稀缺的是大量真实世界里的第一人称任务视频：不同家庭、不同物体、不同光线、不同人的动作方式。
Caspius 的思路很有前沿性：
用 iOS App 引导用户录制第一人称日常任务视频，双手保持在画面中心，完成烹饪、清洁、洗衣、物流、硬件组装等真实任务；验证通过后获得积分，NFT 持有者未来可兑换 $CAS。
这有点像 @Stepnofficial 的影子：把普通人的日常行为，变成可被网络收集、验证和激励的数据贡献。
但这条线更接近机器人时代的 RWA。
因为这些视频数据本身就是现实世界资产。它们可以被验证、被定价，也能直接用于训练 Vision-Language-Action 模型，让机器人更接近真实环境里的泛化能力。
现在 Figure、Physical Intelligence、Scale AI、1X、Tesla Optimus 这些团队都在疯狂补真实世界数据。
原因很简单：
谁拥有更多高质量、多样化的人类任务数据，谁就更接近通用机器人的智能上限。
我看 Caspius，核心在于它能不能把“机器人数据收集”从实验室和遥操作，扩展成一个全球众包的数据网络。
如果这个飞轮跑起来，用户贡献真实世界数据，模型获得训练燃料，数据价值再反哺贡献者。
这可能会成为 Physical AI 时代很重要的一层基础设施。
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