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@siyul_95 @zerufinance 전 돼지나오던데요...

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Join me on @zerufinance and get +10% on your zaps for 28 days.
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[Haru @Haru3__0]

GM Homies.
Stay Strong, keep Rising!

#WEAREHAZELS

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@Cryptowombat125 지금부터 숨참고 기다립니다.

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@cct_pixie @axisrobotics @Cryptowombat125 필참가자!

[Pixie 🔮🤍 @cct_pixie]

My first AMA! 🩷

I’ll be co-hosting an @axisrobotics AMA with @Cryptowombat125 ahead of their TGE 🤖

Join us tomorrow, October 7, at 10 PM KST!
Come hang out, ask questions, and stay until the end for a special surprise 🎁

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@SSGKGK1 @FungoLabs 저도 흥미로워서 바로

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@Rosaaa gm~

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@youddd1 @FungoLabs zama 좋게 보고있는데 이런 좋은 기회가

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@youddd1 @0xhazels @Rosaaa gHazels ~

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@youddd1 @0xhazels @Rosaaa 맞아요~ 잘못한거는 빨리 인정하고 다음으로 넘어가야죠!

[Rosa | KBW🇰🇷 → Token2049 🇸🇬 @Rosaaa]

ownership was never meant to be passive:

→ @0xhazels turns the NFT into an access layer, stake it, unlock the system, compound your participation
→ the NFT is the key
→ the network is what you do with it

gHazels!

hillions!

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@Rosaaa @0xhazels gHazels keep building~!

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@pathofsuccess92 부럽다 ㅠㅠ !! 나도 납치해야지!!! 여기 분들 딱 기다려!!

[산할 @AGeullo]

쌀먹으로 40만원정도 챙겨봅시다
@axisrobotics 피지컬 ai 데이터 수집 프로덱트인데요
약 게시물 10개작성하고 6개 카이토에 등록하면 되거든요

세일가 $0.10 기준 균등 분배으로
해보면 공급 10억 AXIS 중 0.10%는 100만 AXIS $100,000 입니다

1. 1–100위: 100만 AXIS ÷ 100명 = 1인당 10,000 AXIS ($1,000)

근데 우리는 늦었쥬?
그래서 야핑 쌀먹단은 100위에서 500위를 노려야합니다

2. 101–500위: 400명, 100만 AXIS ÷ 400명 = 1인당 2,500 AXIS ($250)

다른보상은 Kaito 스테이커인데 0.05% = 50만 AXIS($50,000). 인원 미정이라 일단 패스입니다

100위는 상위 풀이라 10,000 AXIS ($1,000) 다. 101위부터 500위까지가 2,500 AXIS ($250) 까지 쌀먹드보시죠

이거 말고 로봇팔 움직이면서 데이터 쌓는것도 있는데 노가다여서
프로젝트 알아보면서 10개 게시글 레츠고

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@AGeullo @axisrobotics 깔끔한 정리 감사합니다!!!gaxis

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@ashrai78 @0xhazels NFT가 활성화 되길 ~ 그 선봉에 Hazels !!

[Repost @xrpnvdaretire]

오늘도 20버그 시작입니다.

알림이 폭발적으로 울리기시작하네요. 이시간이 피크 시간인거같습니다.

피크시간때에 노출 극대화 되라고 미친듯이 삼콤 우라지게 우겨넣고 후려쳐 갈기겠습니다.

이제 스파트 올리겠습니다 꽉잡아♻️

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@xrpnvdaretire 오늘도 달려달려!!!

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@shoolet123 @axisrobotics 흥하자

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🤖 로봇 시대의 진짜 병목은 ‘하드웨어’가 아니라 데이터일지도 모릅니다.
@axisrobotics
#AxisRobotics #PhysicalAI #Robotics #Base

Axis Robotics를 흥미롭게 보는 이유는
AI + Robotics라는 유행어를 붙이는 데서 끝나지 않고,

로봇이 실제 행동을 배우기 위해 필요한 데이터를
어떻게 대규모로 확보할 것인가라는
꽤 현실적인 문제를 건드리고 있기 때문이에요.

LLM은 인터넷 전체를 읽으며 학습할 수 있었지만,
로봇은 웹페이지를 읽는 것만으로 컵을 집거나
물건을 정리하는 법을 배울 수 없죠.

Axis는 이 문제를 브라우저 기반 시뮬레이션 + 글로벌 참여자 + 온체인 검증으로 풀려고 합니다.

유저가 가상의 로봇팔을 움직여 Pick, Place, Stack 같은
작업을 수행하면 그 행동 경로가 하나의
trajectory 데이터가 되고,
검증된 데이터는 Base에 기록됩니다. Axis Robotics
이미 규모도 꽤 커졌어요.

Axis Hub 기준 누적 trajectory는 690만 건 이상,
참여자는 22만 명 이상, 트랜잭션은 640만 건 이상으로
표시되고 있습니다. 단순한 백서 단계가 아니라
실제 사람들이 데이터를 만들고 있는 네트워크라는 점이
눈에 들어와요.
Axis Robotics 제가 특히 재미있게 보는 부분은
“사람의 행동 자체가 로봇의 학습 자산이 된다”는 구조입니다.

앞으로 Physical AI가 본격적으로 커진다면
경쟁력은 누가 로봇을 먼저 만들었느냐보다,
누가 더 다양하고 반복 가능한 행동 데이터를 확보했느냐에서
갈릴 수도 있어요.

그렇다면 Axis는 로봇 프로젝트라기보다
로봇 시대의 데이터 레이어를 선점하려는
프로젝트에 더 가까운 것 아닐까요?

여러분은 Physical AI의 다음 승부처가 하드웨어라고 보시나요, 아니면 데이터라고 보시나요?

[CryptoBebop🎖 @cryptobebops]

@lmslms1004_ @axisrobotics 정확하게 파악하셨네요!!