大多數人根據機器人的智能外觀來評判它們。 這樣就錯過了重點。 關鍵在於智能在現實環境中的表現，這裡的條件各異，失敗會帶來後果。這正是 @openmind_agi 的優勢所在。 傳統機器人技術依賴單一的智能迴路。當它失敗時，一切都會停止。然而，@openmind_agi 將機器人設計為一個網絡系統： - 機器人和製造商之間共享數據 - 內建身份以便協調和信任 - 多代理決策，而非孤立模型 這種方法使智能在默認情況下具有韌性。機器人彼此學習，當個別模型不足時，系統會自我調整。 現實世界的部署，例如實時跌倒檢測，驗證了這種方法。沒有重置按鈕；系統要麼運行，要麼失敗。 @openmind_agi 也避免了硬編碼行為。模塊化的“包”允許機器人在不同環境之間過渡，而無需重建堆棧。 他們的採用策略與技術相似：從大學開始，從第一天起為建造者提供真實的機器人和實時系統，讓能力逐步增長。 隨著機器人技術進入下一階段，重點不再是外觀，而是能夠擴展、適應並協同工作的智能。 gMind 夥伴們！