HiSeven｜🕊️

人类帮机器人把动作做完，反而可能把它教笨。 @axisrobotics 最新一轮实验挺反直觉。 任务很具体： 机械臂把一块豆腐放到盘子里。 机器人快失败时，用户在浏览器里接管，把动作拉回正轨。 Axis V2 已经收集了 500+ 小时这类人类纠错数据。但这次实验里的 660 次接管，最后只有 161 段被拿去训练。 每段平均只留下 0.8 秒。 因为人操作时会停顿、绕路、反复微调，有些接管甚至本来就没必要。 把整段人类操作照单全收，机器人的成功数反而从 192/480 掉到 176/480。 只保留那些经过验证、确实能把机器人从失败状态救回来的短动作，三组测试都超过原模…

兄弟们，Gate 这刮刮卡第二期必须搞一下，开局就多了 7,173 USDT。 原因很简单： 第一期的超级幸运奖没人刮到，Gate 没把奖金收回，直接全部滚到第二期。 第一期总奖池 35,867 USDT，Top 100 已经结算。 第二期继续交易拿刮刮卡，而且张张有奖。 超级幸运奖要是真被刮出来，就是： 88,888 PTS + 当前累计大奖池 最骚的是，只要一直没人中，这个池子还会继续往上叠。 这种玩法我会更愿意盯超级大奖池，排名奖励反倒是其次。 第一期没参与的，第二期可以直接从更大的池子开始。 https://t.co/NxXgvHGvTq

感谢币安广场 @binancezh 轻轻松松拿到70+奖励 大家有空可以看看币安广场创作者的各种活动，只需少许努力，就可以有收获 https://t.co/pife07O8tG

机器人想变聪明，光有模型不够。 还得有人不断提供操作数据，告诉它一次任务是怎么完成的、哪里做错了、下一步该怎么改。 @axisrobotics 做的就是这块。 用户在 Axis 平台完成机器人相关任务，生成一条 Trajectory；任务通过验证，再签名上链，这条数据才算真正提交完成。 所以这次 Axis 和 Kaito 做创作者计划，目的不只是找人发帖。 一边让更多人看懂 Physical AI 和机器人数据到底在做什么，一边把真正愿意做任务的数据贡献者带进来。 排名也按这个逻辑算： 内容表现 × 邀请倍数 每个 Epoch 最多提交 10 篇，只计算成绩最好的 6 篇…

Axis Hub 刚加了一个暂停键。 预训练时，开启后每做一步都会停一下。 后训练更需要它。 一次人工接管最多只有 8 步，不用赶着连续操作，可以先看清机器人错在哪，再决定下一步怎么修。 这个更新，刚好接上 @axisrobotics 上周那组实验。 660 次人工接管，最后只有 161 段进入训练。 平均每段只有 0.8 秒。 在 480 个测试起点上，直接模仿完整的人类操作，成功数反而从 192 降到 176。 原因也不复杂。 人操作机器人时会停顿、绕路、反复微调。 任务最后完成了，不代表中间每一步都值得学。 真正有用的，是那一下把失败状态拉回正轨的动作。 所以现在…