AI와 크립토가 만나는 급변하는 세계에서, X의 @0xconglomerate가 올린 최근 스레드는 블록체인 애호가와 밈 토큰 팬들의 관심을 불러일으켰습니다. 이 게시물은 더 똑똑한 로봇을 훈련시키기 위해 실세계 데이터를 수집하려는 두 가지 혁신적인 웨어러블 기술 프로젝트를 다룹니다. 하나씩 살펴보고 이들이 크립토 공간에서 구현된 AI의 미래를 어떻게 바꿀지 알아보죠.

스레드는 글쓴이의 개인적인 스마트 글래스(예: Ray-Ban, Meta)의 관심에서 시작합니다. 이들 기기는 1인칭 관점을 공유할 수 있는데, 여기서는 비슷한 기술을 로봇 학습에 활용하는 것이 핵심입니다. 바로 Vader AI가 등장합니다. 이 프로젝트는 물리적 형태의 인공 일반 지능, 즉 embodied AGI를 구동하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

Vader는 최근 게임화된 퀘스트 플랫폼과 연동되는 스마트 글래스를 출시했습니다. 사용자는 글래스를 착용해 일상 작업을 POV(1인칭 시점)으로 녹화합니다. 예를 들어 요리하거나 집안일을 하는 모습입니다. 이 "퀘스트"를 완료하면 참여자는 Vader Points를 얻고, 이는 향후 "Piggy Banks"를 통해 잠재적 보상을 열어줄 수 있습니다. 재미 뒤에는 이러한 비디오가 라벨링되어 로보틱스 모델을 훈련시키는 데 사용되며, Vader의 AI 기술과 합의 메커니즘을 활용해 분산 검증을 거칩니다.

Vader가 돋보이는 점은 접근성입니다. 특별한 장비가 필요 없고 누구나 참여할 수 있어 확장성과 커뮤니티 주도의 데이터 수집이 가능하다는 것입니다. 글쓴이는 이런 실용적 접근 방식이 로보틱스로 선회하는 다른 프로젝트들보다 진정성 있게 느껴진다고 지적합니다. 첫 버전(V1)은 커뮤니티 이벤트에 한정되지만, 수요가 급증하면 공개용 V2가 뒤따를 수 있다고 합니다. 목표는 대규모 데이터셋을 구축해 로보틱스 기업에 제공하는 것입니다.

스레드는 여기서 멈추지 않고 Frodobots의 RoboCap과 비교합니다. 이 웨어러블 캡은 더 많은 카메라와 센서를 탑재해 더 강력합니다: 4개의 와이드 앵글 카메라, 2개의 아이 트래킹 카메라, 그리고 3개의 IMU(관성을 측정하는 장치)로 움직임을 추적합니다. 여러 각도에서 행동을 포착해 로봇 훈련용으로 더 풍부한 데이터셋을 생성합니다.

Vader의 단일 POV는 더 단순하고 사용자 친화적이며 넓은 참여를 위한 게임화 요소를 강조합니다. 반면 Frodobots는 다중 관점 데이터를 통해 심도 있는 정보를 제공합니다. 두 프로젝트 모두 저비용의 인간 중심 데이터 수집을 목표로 하며, 일반 사람들을 로봇 혁명을 위한 기여자로 전환시키려 합니다.

왜 이것이 밈 토큰과 블록체인에 중요한가

바이럴성과 커뮤니티 참여가 가치의 핵심인 밈 토큰 생태계에서 Vader와 Frodobots 같은 프로젝트는 재미와 유틸리티를 결합합니다. 게임화된 요소는 참여에 대한 포인트나 토큰 획득 같은 인기 있는 밈 코인 메커니즘을 떠올리게 합니다. 이는 AI-크립토 크로스오버에서 다음 큰 기회를 찾는 디겐 트레이더들을 끌어들일 수 있습니다. 게다가 수집된 데이터는 로보틱스 발전에 연료를 공급해 실물 가치를 창출하고, 이는 토크노믹스와 연결될 가능성이 있습니다.

글쓴이는 이런 캐주얼 비디오들이 정말로 효과적인 로봇을 훈련시킬 수 있을지에 대해 의문을 제기합니다. 인간이 생성한 데이터로 로봇을 더 인간답게 만들려는 경쟁에서 데이터의 효율성은 타당한 질문입니다.

커뮤니티 반응

스레드에 대한 답글들은 흥분을 드러냅니다. Vader 측도 쿨한 이모지로 반응하며 승인 의사를 보였습니다. 다른 이들은 게임화된 POV의 기발함을 언급하면서도 데이터 다양성과 품질에 대해 의문을 제기했습니다. 한 사용자는 크리에이터들에게 이 글래스가 "대박"이라며 로보틱스 외에도 넓은 매력을 가질 수 있음을 시사했습니다.

밈 인사이더로서 이러한 발전을 주시하세요. 이들은 크립토가 AI와 로보틱스에 침투해 공상과학을 투자 가능한 기회로 바꾸는 방식을 보여줍니다. Vader의 접근성 있는 분위기를 좋아하든 Frodobots의 기술 중심 방식을 선호하든, 이 데이터 레이스는 블록체인 세계에서 주목할 만한 경쟁입니다.