Axis Robotics Bangladesh

বাংলাদেশসহ বিশ্বের সকল বাংলা ভাষাভাষী মানুষের জন্য @axisrobotics Community. Building robotic intelligence together 🤖

[Axis Robotics Bangladesh @AxisRoboticsBD]

Axis Dataset V1 উন্মোচন

Axis Dataset V1 হলো Robot Manipulation-এর জন্য তৈরি একটি Simulation Dataset, যা বৃহৎ পরিসরে Robot Training-কে আরও কার্যকর করে।

প্রশ্ন ছিল - Crowdsourced Simulation Data কি সত্যিই Robot-কে ভালোভাবে Train করতে পারে?

উত্তর: হ্যাঁ। যদি পর্যাপ্ত Data Coverage এবং Diversity থাকে।

গবেষণায় দেখা গেছে, AXIS Dataset V1 দিয়ে Pretraining করার ফলে π0.5-এর LIBERO-Plus Benchmark Score 83.9% থেকে বেড়ে 88.8% হয়েছে।

আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো, Dataset-এর 25% থেকে 100% পর্যন্ত Data ব্যবহার করার সঙ্গে সঙ্গে Performance ধারাবাহিকভাবে বেড়েছে। অর্থাৎ, এখনো উন্নতির সুযোগ রয়েছে।

এই গবেষণাটি @GeorgiaTech @UCBerkeley @TAMU @JohnsHopkins @Penn @UMich @NUSingapore @NTUsg -এর গবেষকদের সহযোগিতায় সম্পন্ন হয়েছে।

➡️Related links:
Paper: https://t.co/7OyLTPbsvM
Dataset: https://t.co/ORrRtsE4bW
Project Page: https://t.co/eRJZcy6Db6
GitHub Codebase: https://t.co/sOfU7WFYj3

[Axis Robotics @axisrobotics]

Introducing Axis Dataset V1 - the simulation dataset for scalable robot manipulation.

Can noisy, crowdsourced simulation data support embodied pretraining? Yes—with enough coverage and diversity.

Continual pretraining on AXIS dataset V1 lifts π0.5 from 83.9% to 88.8% on LIBERO-Plus, with performance improving consistently as the pretraining data scales from 25% to 100% of the full dataset, showing no clear saturation.

Built with researchers from @GeorgiaTech @UCBerkeley @TAMU @JohnsHopkins @Penn @UMich @NUSingapore @NTUsg.

➡️Related links:
Paper: https://t.co/rbLEnEtPPn
Dataset: https://t.co/Uu7QqPc8xv
Project Page: https://t.co/LwpAopJ4Fh
GitHub Codebase: https://t.co/1napmtKFnA

[Axis Robotics Bangladesh @AxisRoboticsBD]

@axisroboticsPh @axisrobotics @nyx_sweetpanda @alberttzsa Congrats everyone

[Axis Robotics Bangladesh @AxisRoboticsBD]

@axisrobotics Quality over quantity...

gAxis

[Axis Robotics Bangladesh @AxisRoboticsBD]

Post-Training Data Collection -এর পর কী ঘটে?

Axis V2 launch-এর পর থেকেই human-gated DAgger আমাদের data engine-এর একটি core component।

এই thread-এ আমরা post-training data কীভাবে সবচেয়ে ভালোভাবে process এবং ব্যবহার করা যায়, তা নিয়ে করা কয়েকটি experiment শেয়ার করছি।

মূল finding:
প্রতিটি human intervention model-এর জন্য helpful নয়।

তবে কোন specific actions আসলে task-এর outcome পরিবর্তন করে তা verify করে, শুধুমাত্র সেই corrections দিয়ে train করলে improvement বাস্তব এবং scalable হয়।

Results:
- 660টি corrections collected → এর মধ্যে 161টি (24.4%) training-এ ব্যবহার করা হয়েছে
- প্রতিটি training snippet প্রায় 0.8 seconds
- প��রো human trajectories সরাসরি imitate করালে success rate 40.0% থেকে কমে 36.7% হয়েছে
- বিপরীতে, 161টি verified snippets ব্যবহার করে একই evaluation set-এ three-seed average success rate বেড়ে 48.3% -এ পৌঁছেছে
- আলাদা paired evaluation-এ তিনটি seed-এ success rate ছিল 48.8%–52.5%

অর্থাৎ, বেশি correction data ব্যবহার করাই মূল বিষয় নয়, কোন correction সত্যিই outcome পরিবর্তন করে, সেটি verify করে high-value data হিসেবে ব্যবহার করাই গুরুত্বপূর্ণ।

Full blog:
https://t.co/tEFpGwW72S

Details below ⬇️

[Axis Robotics @axisrobotics]

What Happens After Post-Training Data Collection?

Since launching Axis V2, human-gated DAgger correction has been a core part of our data engine. In this thread, we share a series of experiments exploring how to best process and use post-training data.

The core finding: not every human intervention helps. But if you verify which specific actions actually change the outcome — and train only on those — the improvements are real and they scale.

Results:

- 660 corrections collected → 161 (24.4%) entered training
- Each training snippet is ~0.8 seconds
- Naively imitating full human trajectories dropped success from 40.0% to 36.7%, while 161 verified snippets lifted the three-seed average to 48.3% on the same evaluation set — and reached 48.8–52.5% across three seeds in a separate paired evaluation.

Read the full blog: https://t.co/ASYarP7CgU

Details below ⬇️

[Axis Robotics Bangladesh @AxisRoboticsBD]

Read the full blog:
https://t.co/MltDrvsc3q

[ASHIK @Ashik_80]

This Friday @AxisRoboticsBD is hosting a community AMA on Discord.

We'll be discussing the new role system, Kaito and much more.

21 August, 7:30 PM

Don't miss it - come with your questions!

[Axis Robotics Bangladesh @AxisRoboticsBD]

Axis Hub Update: Signal Boost Campaign এখন Live!

আপনার Portfolio -তে এখন Signal Boost campaign দেখতে পাবেন।

কীভাবে participate করবেন:

1️⃣ Portfolio -তে যান অথবা Signal Boost banner -এ click করুন।
2️⃣ আপনার username-এর পাশে “X Connect & Follow” select করে X account link করুন।
3️⃣ আপনার status verify করুন। সফলভাবে verify হলে Signal Boost badge activate হবে এবং আপনি 1 Axis Point পাবেন।

Already following?
X account connect করার পর badge automatically activate হয়ে যাবে।

Not following yet?
Button -এ আবার click করে X -এ follow করুন, তারপর Axis Hub -এ ফিরে আসুন। Badge unlock হয়ে যাবে।

Axis Hub:
https://t.co/aus9U7Qdef

[Axis Robotics @axisrobotics]

Axis Hub update: The Signal Boost campaign is now live in your Portfolio.

How to participate:
1️⃣ Navigate to Portfolio (or click the Signal Boost banner).
2️⃣ Select "X Connect & Follow" next to your username to link your X account.
3️⃣ Verify your status to activate the Signal Boost badge and receive 1 Axis Point:

Already following: The badge lights up automatically upon connection.

Not following yet: Click the button again to follow on X, return, and the badge will unlock.

🔗 Access Axis Hub: https://t.co/h1HaIkMiu7

[Axis Robotics Bangladesh @AxisRoboticsBD]

@axisrobotics 👀

[Axis Robotics Bangladesh @AxisRoboticsBD]

Axis-এ নতুন? Tasks শুরু করা এবং Points earn করার জন্য এই quick guide-টি দেখে নিন। 👇

🟩 Daily Release Time
প্রতিদিন 12:00 UTC-তে নতুন tasks live হয়।

🟩 Task Stages

✱ Pre-training
শুরু থেকে robot-কে teleoperate করে base policy-কে শেখাতে সাহায্য করুন।
Long tasks-এ checkpoint save করতে N এবং restore করতে B ব্যবহার করুন।

✱ Post-training
AI policy-কে supervise করুন এবং failure হওয়ার সম্ভাবনা দেখা দিলেই intervene করুন।
প্রতি run-এ manual takeover সর্বোচ্চ 30s। Correction করার পর দ্রুত “Return to Policy” click করুন।

Post-training tutorial:
https://t.co/P8PvPDnOrD

🟩 Basic Controls

✱ Move → Arm-এর blue ring drag করে gripper position করুন।

✱ Auto Approach → কোনো object-এ double-click করলে arm সেটির pre-grasp pose-এ automatically চলে যাবে।

✱ Keyboard shortcuts → In-game Controls panel-এ available রয়েছে।

🟩 Points Maximize করার Tips

✱ Pre-training → Task success, efficiency এবং smooth movement-এর ওপর focus করুন।

✱ Post-training → Less is more. Minimal corrections এবং shorter trajectories সাধারণত higher score দেয়।

✱ Task Variety → বেশি difficulty (সর্বোচ্চ 5 stars) এবং broader task diversity থেকে বেশি Points পাওয়া যায়।

✱ Sign Runs → Completed runs সবসময় Portfolio → History থেকে sign করুন। Unsigned runs থেকে rewards পাওয়া যায় না।

Full FAQ:
https://t.co/0KaeXlnbZR

Complete walkthrough-এর জন্য নিচের quoted video-টি দেখুন।

[Axis Robotics @axisrobotics]

New to Axis Robotics? Start with this quick walkthrough of our Hub.

We’ve also collected some frequently asked questions from our community. 🧵

Read the full FAQ in our docs → https://t.co/V0BFNsMFnc

[Axis Robotics Bangladesh @AxisRoboticsBD]

@axisrobotics @base Top 1 on @base @baseapp soon

[Axis Robotics Bangladesh @AxisRoboticsBD]

অবশেষে, আমরা @Base-এ শীর্ষ ৩টি DApp-এর মধ্যে জায়গা করে নিয়েছি।

Base হলো ফ���জিক্যাল AI-এর কেন্দ্র। @axisrobotics

[Axis Robotics @axisrobotics]

Finally, we’ve made it into the Top 3 DApps on @Base.

Base is the hub for Physical AI. 🤖

[Axis Robotics Bangladesh @AxisRoboticsBD]

6/ বিস্তারিত জানতে পড়ুন

Campaign সম্পর্কে সবকিছু জানতে এই article-টি পড়ুন:

https://t.co/b7XFGjT6ME

এখনই Apply করুন এবং content তৈরি শুরু করুন:

https://t.co/zaw5GdE7ck

Campaign নিয়ে কোনো প্রশ্ন থাকলে আমাদের Discord-এ যেকোনো প্রশ্ন করতে পা��েন:

https://t.co/rPYAMs2fAG

[Axis Robotics Bangladesh @AxisRoboticsBD]

Axis Content Creator Program: The Katalyst for Physical AI

@KaitoAI -এর সঙ্গে partnership করে Axis Content Creator Program চালু করা হয়েছে।

Axis lore writers-দের reward হিসেবে মোট 0.25% $AXIS token বরাদ্দ করা হয়েছে, যা TGE-তে সম্পূর্ণভাবে distributed হবে।

📅 Epoch 1 এখন Live
⏰ চলবে: 18 September, 12:00 UTC পর্যন্ত

Axis-এর growth এবং Physical AI-এর frontier আরও এগিয়ে নিতে যারা content তৈরি করছেন, তাদের efforts-এর জন্য আমরা কৃতজ্ঞ।

চলুন campaign-এর details জেন�� নেওয়া যাক

[Axis Robotics @axisrobotics]

Introducing the Axis Content Creator Program: The Katalyst for Physical AI

Partnering with @KaitoAI, we are rewarding Axis lore writers with 0.25% of the $AXIS token, to be fully distributed at TGE.

Epoch 1 is now live and runs until September 18th at 12:00 UTC.

We appreciate your efforts in helping Axis grow and push the frontier of physical AI to new heights.

Let’s dive into the campaign details:

[Axis Robotics Bangladesh @AxisRoboticsBD]

5/ Rewards

মোট Prize Pool: $AXIS-এর total supply-এর 0.25%

Rewards Distribution:

• Top 1–100 → 0.10% share
• Top 101–500 → 0.10% share
• Kaito Stakers → 0.05% share

প্রতি season আলাদা করে payout দেওয়া হবে না।

সব Epoch শেষ হওয়ার পর final ranking-এর ভিত্তিতেই rewards নির্ধারণ করা হবে।

Claim Window
$AXIS TGE-তে claim window খুলবে এবং 2 মাস পর্যন্ত claim করা যাবে।

তাই প্রতিটি Epoch-এ consistent performance গুরুত্বপূর্ণ।