这就是我认为的原因：去中心化网络可以比中心化公司更快地加速机器人

一家机器人公司可以打造一台令人印象深刻的机器人，但更难的问题在于：让这台机器人获得足够的真实世界经验，从而真正具备能力。
物理智能通过交互形成。机器人需要接触不同的环境、物体、动作、操作者、失误以及意外情境。在规模上收集这些经验，正是中心化方法开始面临的严重限制所在。
单个公司在工程师数量、机器人数量、地点以及每天的工时方面都是有限的，但去中心化网络可以扩展为同一智能层贡献力量的参与者数量，而 @InvLambda 正在利用的正是这个机会。
通过它的远程操控网络，人们可以从不同地点参与机器人操作，运用自己的技能来生成有价值的真实世界交互数据。单个操作者贡献一次会话。不断增长的网络可以贡献成千上万次。
优势并不仅仅在于更多的参与者，而在于经验的多样性。
不同的操作者对任务的处理方式不同。他们做出不同的决策，应对不同的条件，并形成独特的策略来穿行于物理环境。这种多样性为训练具身 AI 提供了更广泛的数据集，而这类结果是很难被仅限于单一组织、且被严格控制的操作轻易产生的。
网络还能创造更高效的反馈闭环：
人类操作者 → 机器人交互 → 多模态数据 → AI 训练 → 更好的机器人系统
当更多真实世界交互进入流程，智能层会变得更加丰富。
这种模式也改变了谁可以参与机器人开发。
你不一定需要在机器人实验室工作，才能为物理 AI 的发展做出贡献。通过远程操控，人类的灵巧操作和决策能力可以成为基础设施的一部分，用于训练下一代智能机器。
这就是 Inverted Lambda 更深层的意义：团队正在构建一个世界，在这个世界里，机器人智能并不是由一个小群体在隔离状态下独立开发的。由全球人类操作者组成的网络，可以贡献机器学习所需的经验，而由此产生的数据也会对更广泛的具身 #AI 生态系统变得愈发有价值。
中心化公司将继续构建硬件、模型和应用，但去中心化网络可以帮助提供一些同样重要的东西——那就是：
“让人类经验实现规模化，从而使机器人真正获得智能，在物理世界中真正实现。”
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