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皆がマシンについて話している
2026年の1週間が経ち、コーディングエージェントに関する会話を避けるのはほぼ不可能になっている
しかし、ハードウェアも同じくらい盛り上がっている；CESはボストンダイナミクスの新しいAtlasなどの大規模なデモで賑わっている
最新のヒューマノイド：

皆がマシンについて話している
2026年の1週間が経ち、コーディングエージェントに関する会話を避けるのはほぼ不可能になっている
しかし、ハードウェアも同じくらい盛り上がっている。CESでは、ボストンダイナミクスの新しいAtlasなどの大規模なデモが賑わっている
最新のヒューマノイド：

ロボティクス分野では、まだchatGPTのような瞬間は訪れていません。
特にヒューマノイドロボットは見た目が非常に素晴らしくなってきていますが、まだ私たちの世界を理解していません。
LLM（大規模言語モデル）は数十年分のテキストから学習できますが、フィジカルAIはほとんどデータがない状態から始まり、現実世界の複雑さに直面します。
埋めなければならない大きなギャップがあります。
現在、これらの機械はルールを教えられ、特定のタスクを示されていますが、最終的には現実世界に出て「現場で学ぶ」ようになります。
暗号資産 x ロボティクスにおけるこれらニッチ分野のデモンストレーション
これらのプロジェクトの中にはカテゴリが重複するものもあり、完全なリストではなく、あくまでデモンストレーション用の確立された例のセレクションです。
トレーニング
ロボットにスキルを教えるための遠隔操作、強化学習、およびエンボディドAIパイプライン
プロジェクト: @BitRobotNetwork, @PrismaXai, @NRNAgents
重要性: ロボットが自律的に学習できるようになる前に、教えられるスキルが必要であり、これらのパイプラインはその最初の基礎を提供します。
現実世界データの収集
現実世界のデータを取得する分散型センサー＆地理空間ネットワーク
プロジェクト: @NATIXNetwork, @GEO

コンテンツ制作の視点で物事を考えたり、それを他の人に説明する方法を考えたりすることは、学ぶための過小評価された方法です。

振り返ってみると、緑のカエル、ポップする猫、帽子をかぶった犬、そして数十億ドルの時価総額に達する大統領ミームコインはバブルの兆候だったかもしれません。

ユーザーやコミュニティを認識することができない、またはそれを認めることができないプロジェクトがこれほど多いとは信じられません。
たとえ少数の交流であっても、非常に大きな意味があります。人々は、自分が見られ、聞かれ、または本当に大切にされていると感じることを愛しています。

燃え尽き症候群を引き起こす最良の方法の一つ：
エンゲージメントに執着し、実際には気にしていないことを達成するために無理に行動すること
長期的に続けたいなら、プロセスを楽しむ必要があります
それに、あなたが気にしないなら、他の誰が気にするでしょうか？

多くのプロジェクトは過剰な約束をし、実際には期待に応えない。
逆を行うことで評判のあるのは誰ですか？

もしあなたが悲観主義者に囲まれ、すべてが詐欺だという考え方を採用し、機会はないと信じるなら、それがあなたが作り出す現実です。
正直言って、これはかなり簡単にできることで、多くの人がこれらのアイデアを耕すことや、延々と怒りを煽ることを愛し、一般的に注目を集めるために毒性を促進しています。
反対側では、ポジティブで楽観的で意欲的な人々に囲まれることで、機会に満ちた空間が見えてくるようになります。

『ソーシャル』メディアですが、誰もがAIを使ってお互いの投稿に返信をファームしています。
膨れ上がった虚栄心の指標は勝利の良い幻想を提供しますが、真の人間関係は長期的にははるかに価値があります。

急ぐ必要はなく、機会は豊富で、誰もが自分のタイムフレームを持っています。
あなたはあなたです、王様