➥ OpenMind：机器人的优步 机器人正在快速发展，但仍然缺乏共享智能和信任。 @openmind_agi 正在构建一个开放层，让机器获得认知和协调能力。 以下是 OpenMind 如何在 30 秒内塑造 DePAI 🧵 — — — ► 什么是 OpenMind OpenMind 构建了一个开源基础设施，让机器人能够在现实世界中思考、学习和协调。 它筹集了 2000 万美元，由 @PanteraCapital 领投，支持者包括 @RibbitCapital、@cbventures 和 @DCGco。 OpenMind 基于两个支柱： ❶ OM1 – 认知的机器人操作系统。 ❷ FABRIC – 用于信任和协调的去中心化网络。 — ► OM1 OM1 是一个模块化操作系统，将机器人转变为能够感知、推理和行动的 AI 原生代理。 它在类人机器人、四足机器人和数字代理上运行，通过一个运行时连接传感器、AI 模型和执行。 ➤ 关键特性 ▸ 多模态输入：处理视觉、音频、GPS 和 LIDAR 数据 ▸ AI 标注：将传感器输入转换为自然语言上下文 ▸ NLDB：AI 模块之间数据流的中央枢纽 ▸ 多 LLN 规划：为决策提供快速、核心和教练模型 ▸ HAL：执行移动、语音和钱包操作 ➤ 用例 ▸ 适应用户行为的家庭机器人 ▸ 教育和研究代理 ▸ 用于检查和物流的工业机器人 ▸ 用于测试和训练 AI 的虚拟代理 ➤ 架构 OM1 在六个层次上运行，通过数据融合和 AI 协调将感知转化为行动。 ❶ 原始传感器层 – 捕获视觉、声音和空间数据 ❷ AI 标注 – 将输入转换为语言 ❸ NLDB – 在组件之间路由上下文 ❹ 状态融合器 – 构建情境意识 ❺ 多 LLN 规划 – 驱动推理和执行 ❻ HAL – 在物理或数字世界中执行操作 — ► FABRIC FABRIC 是去中心化网络，为人类和机器人提供可验证的身份、协调和链上信任。 基于 @base 构建，它将 OM1 驱动的代理连接到一个共享系统，在该系统中，数据、位置和操作透明记录。 ➤ 关键功能 ▸ 记录机器人操作、所有权和链上支付以实现问责 ▸ 通过验证身份徽章连接人类贡献者和机器 ▸ 允许代理之间的许可数据共享和技能转移 ▸ 协调多机器人操作，实现实时同步 ➤ 核心支柱 ▸ 可验证的机器：每个机器人都以经过认证的身份和位置证明加入 ▸ 可信协作：机器人在透明的链上规则下交换数据 ▸ 共享智能：链接代理以学习、适应并作为网络运作 — ► 重要性 机器人技术正在从实验室走向信任和安全至关重要的现实空间。 OpenMind 的 OM1 在 @F1 和 @IROS2025 上为类人机器人提供动力，证明了人类与机器之间的实时互动。 它正在与 @NUSingapore 合作，推进安全的自主系统。通过将认知与区块链验证相结合，OpenMind 为安全、可验证的机器人采用构建了护栏。 — ► 总结 OpenMind 通过 OM1 和 FABRIC 结合了认知和信任，形成了去中心化物理 AI 的基础。 @KaitoAI 排行榜现已上线，任何人都可以讨论 OpenMind 并获得奖励。 通过将推理与区块链验证相结合，它为机器安全协作构建了一个安全层。 随着机器人技术成为日常生活的一部分，OpenMind 作为人类与智能系统之间的桥梁。

— 免责声明