[@KaitoAI × @axisrobotics Creator Program]
을 보면서 흥미로웠던 건, 콘텐츠 Mindshare 점수에 초대받은 사람이 Axis 작업을 끝내고 검증을 통과해 온체인에 서명한 trajectory 수를 반영한 multiplier를 곱하는 구조였어요.
그러면 단순히 글을 많이 쓰는 경쟁이라기보다, 콘텐츠가 실제 데이터 기여자를 데려왔는지까지 보겠다는 설계에 가깝겠죠.
다만 링크 클릭이나 가입과, 검증을 통과해 서명된 데이터는 꼭 나눠서 봐야 할 것 같아요. 관심을 보였다는 것만으로 로봇 학습에 쓸 수 있는 데이터가 만들어진 건 아니니까요.
한 단계 더 궁금한 건 채택된 trajectory가 실제 학습에 얼마나 쓰였는지, 그 뒤 작업 성공률이나 로봇의 수행 능력이 어떻게 달라졌는지예요.
결국 이런 크리에이터 캠페인의 성과도 노출과 클릭에서 끝나는 게 아니라, 콘텐츠 → 검증된 데이터 → 학습 → 실제 성능 변화까지 연결될 때 더 분명해질 것 같습니다!