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Eli5DeFi
➥ OpenMind:機器人的 Uber
機器人正在快速進步,但仍然缺乏共享智慧和信任。
@openmind_agi 正在建立一個開放層,讓機器獲得認知和協調能力。
以下是 OpenMind 如何在 30 秒內塑造 DePAI 🧵
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► 什麼是 OpenMind
OpenMind 建立開源基礎設施,讓機器人在現實世界中思考、學習和協調。
它籌集了 2000 萬美元,由 @PanteraCapital 領投,還有 @RibbitCapital、@cbventures 和 @DCGco 等支持者。
OpenMind 基於兩個支柱:
❶ OM1 – 認知的機器人操作系統。
❷ FABRIC – 用於信任和協調的去中心化網絡。
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► OM1
OM1 是一個模組化操作系統,將機器人轉變為能夠感知、推理和行動的 AI 原生代理。
它運行在類人機、四足機器人和數位代理上,通過一個運行時鏈接感測器、AI 模型和執行。
➤ 主要特徵
▸ 多模態輸入:處理視覺、音頻、GPS 和 LIDAR 數據
▸ AI 標題生成:將感測器輸入轉換為自然語言上下文
▸ NLDB:AI 模組之間數據流的中央樞紐
▸ 多 LLM 計劃:為決策層疊快速、核心和教練模型
▸ HAL:執行移動、語音和錢包操作
➤ 使用案例
▸ 適應用戶行為的家庭機器人
▸ 教育和研究代理
▸ 用於檢查和物流的工業機器人
▸ 用於測試和訓練 AI 的虛擬代理
➤ 架構
OM1 在六個層次上運行,通過數據融合和 AI 協調將感知轉化為行動。
❶ 原始感測器層 – 捕捉視覺、聲音和空間數據
❷ AI 標題生成 – 將輸入轉換為語言
❸ NLDB – 在組件之間路由上下文
❹ 狀態融合器 – 建立情境意識
❺ 多 LLM 計劃 – 驅動推理和執行
❻ HAL – 在物理或數位世界中執行行動
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► FABRIC
FABRIC 是去中心化網絡,為人類和機器人提供可驗證的身份、協調和鏈上信任。
基於 @base,將 OM1 驅動的代理連接到一個共享系統,數據、位置和行動透明記錄。
➤ 主要功能
▸ 記錄機器人的行動、所有權和鏈上支付以確保責任
▸ 通過驗證身份徽章連接人類貢獻者和機器
▸ 使代理之間的許可數據共享和技能轉移成為可能
▸ 協調多機器人操作,實現實時同步
➤ 核心支柱
▸ 可驗證的機器:每個機器人都以經過身份驗證的身份和位置證明加入
▸ 可信協作:機器人在透明的鏈上規則下交換數據
▸ 共享智慧:連接代理以學習、適應並作為網絡運作
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► 為什麼這很重要
機器人技術正在從實驗室轉向信任和安全至關重要的現實空間。
OpenMind 的 OM1 在 @F1 和 @IROS2025 上為類人機提供動力,證明人類和機器之間的實時互動。
它正在與 @NUSingapore 合作,推進安全、自主系統。通過將認知與區塊鏈驗證相結合,OpenMind 為安全、可驗證的機器人採用建立了護欄。
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► 總結
OpenMind 通過 OM1 和 FABRIC 結合認知和信任,形成去中心化物理 AI 的基礎。
@KaitoAI 排行榜已經上線,任何人都可以討論 OpenMind 並獲得獎勵。
通過將推理與區塊鏈驗證相結合,它為機器安全協作建立了一個安全層。
隨著機器人成為日常生活的一部分,OpenMind 成為人類與智能系統之間的橋樑。

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