➥ 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 🧵 — — — ► 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。 — ► 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 — ► 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 — ► 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。 — ► 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。

最後，下一代遊戲的基礎設施 @BeamableNetwork 將在 @metaplex 上舉行預售。 記得保存日期 (NFA+DYOR)。

這裡有個想法給你。 在RWA協議中，@centrifuge 今年的擴張最為顯著。 ▸ 到2025年4月，他們的TVL為$32.4M+ ▸ 到2025年10月，這一數字飆升至$1.37B+，推出了4個RWA產品和2個deRWA。 這標誌著在短短半年內增長了約~41.8倍。 隨著需求持續上升，$CFG 也因協議的收入而增值。 RWA的採用勢不可擋。