大多数人通过机器人的智能外观来判断它们。 这忽略了要点。 关键在于智能在现实环境中的表现，在这些环境中，条件各异，失败会带来后果。这正是@openmind_agi的优势所在。 传统机器人依赖于单一的智能循环。当它失败时，一切都停止。然而，@openmind_agi将机器人设计为一个网络系统： - 机器人和制造商之间共享数据 - 内置身份以便协调和信任 - 多智能体决策，而不是孤立模型 这种方法使智能默认具有弹性。机器人相互学习，当个别模型不足时，系统会适应。 现实世界的部署，例如实时跌倒检测，验证了这种方法。没有重置按钮；系统要么表现良好，要么失败。 @openmind_agi还避免了硬编码行为。模块化“包”允许机器人在不同环境之间过渡，而无需重建堆栈。 他们的采用策略与技术相似：从大学开始，向构建者提供真实的机器人和从第一天起的实时系统，让能力逐步增长。 随着机器人技术进入下一个阶段，关注的将不再是外观，而是能够扩展、适应并协同工作的智能。 gMind的朋友们！