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全国具身知能データ収集センターは106箇所に達し、ロボットは5000台を超えました。

虎嗅によると、9月20日に発表された調査報告によれば、2026年8月までに全国で公開された集中型具身知能データ収集センターは合計106カ所で、そのうち84カ所が稼働中で、割合は79.25%です。52カ所がロボットの配備数を開示しており、合計約3972台で、これに基づいて全国のデータ収集センターで稼働しているロボットは少なくとも5000台を超えると推定されています。建設のピークは2026年第1四半期に見られ、その後新規プロジェクトは明らかに減少し、業界は密集した稼働から集中運営に移行しています。地域分布を見ると、江蘇省、浙江省、広東省にはそれぞれ18カ所、17カ所、11カ所があり、四川省には8カ所、北京には7カ所があります。ロボットブランドに関しては、智元ロボットが31回、楽聚が15回、優必選が13回、宇樹科技と銀河通用がそれぞれ10回登場しています。65.96%のデータ収集センターは単一のロボットブランドを採用しており、34.04%は複数ブランド戦略を採用していますが、跨本体データの再利用は依然として課題です。データの価格設定については、現在の実機データは約500から1000元/時間、UMIなどの無本体データは約300から400元/時間、シミュレーション合成データは約200から500元/時間で、遠隔操作による収集の割合は79.05%です。報告書は、集中型データ収集はまだ安定した商業的閉ループを形成しておらず、買い手の増加は基地の拡張よりも遅れており、主に一時的な建設資金に依存しているセンターはより大きな運営圧力に直面することになると指摘しています。業界の淘汰戦はすでに始まっています。

first_img 裁判所の文書は、Microsoftの従業員がAIによるデータ収集を「史上最大規模の労働盗窃」と疑問視していることを示しています。

Decrypt の報道によると、ニューヨークタイムズが OpenAI と Microsoft に対して提起した著作権訴訟で解封された裁判文書は、Microsoft の従業員が OpenAI がニュース記事を使用してモデルを訓練することが「人類の歴史上最大規模の労働盗難」に該当するかどうかを議論していたことを示しており、モデルの品質低下を引き起こす「厄運の循環」を引き起こす可能性があるとしています。2023 年の Microsoft の内部メモは、世界中の数百万人がすぐに大規模モデルが自分の作品を「飲み込む」ことを「前例のない驚異的な盗難」と見なすだろうと警告し、大規模 AI モデルは「自らのサプライチェーンを破壊する製品」であると述べています。Microsoft は文書の中で、これらのメモはアプリケーション科学のディレクターである Brent Hecht によって作成されたものであり、会社の見解を代表するものではなく、彼の役割は「異なるかつ非対称の視点」を提供することだと述べています。Microsoft の CEO である Satya Nadella は証言し、「有料の壁の向こうにあるコンテンツは、それを使用したい人から許可を得るべきである」と述べ、OpenAI が有料コンテンツを使用して訓練することを事前に知っていれば、Microsoft の権利を行使してモデルの再訓練を要求しただろうと述べました。さらに、OpenAI の従業員が社長の Greg Brockman にニューヨークタイムズの有料壁を回避する「ハッキング手段」を構築することについて言及したところ、Brockman は「いいね」と返答しました。OpenAI と Microsoft は、関連する訓練がフェアユースに該当すると主張しています。この訴訟はニューヨークタイムズによって 2023 年末に提起され、現在 11 社の出版社が訴訟に参加しています。

BitMartのユーザーコミュニケーションポータルが、出金および再構築に関するフィードバックを収集します。

BitMartは正式にユーザーコミュニケーションポータルを立ち上げ、ユーザーが出金の手配、最近の行動計画、プラットフォームの将来の方向性に関する質問や意見を提出するための統一されたチャネルとして機能します。関連情報はBitMart、財務顧問のアルバレス・アンド・マルサル(Alvarez & Marsal)、および法律顧問によって共同でレビューされ、継続的な評価に組み込まれます。ユーザーが提出する際には「ユーザーコミュニケーションポータル」の問題タイプを選択し、メールアドレスと相談カテゴリを記入し、メールによる確認を通じて提出を完了する必要があります。BitMartは、このポータルは意見を収集するためのものであり、出金申請を個別に処理することはないと述べています。提出されたチケットはアカウントや資産の状態を変更することはありません。また、プラットフォームはユーザーに対して、なりすましや資産回収詐欺に警戒するよう警告し、パスワード、二段階認証コード、秘密鍵、またはリカバリーフレーズを決して開示しないように注意を促しています。

Chainalysisは、オンチェーン追跡の標準体系を導入することを計画しており、「アドレスクラスタリングオントロジー」を提案してブロックチェーン証拠収集方法を統一します。

CoinDeskの報道によると、ブロックチェーン分析会社Chainalysisは、新しい方法論提案を発表し、法執行機関や調査官のために統一されたオンチェーン資金追跡標準フレームワークを確立し、アドレスクラスターを特定し、その可能な制御関係を判断しようとしています。この提案は「オントロジー(ontology)」の形式でオンチェーン分析構造を定義しており、核心は現在の業界で統一基準が欠如している「クラスター(アドレスクラスター)」の概念を体系的に分解し、ウォレットセグメントと機能役割に分け、二層構造でオンチェーン関係を説明します:第一層は取引グラフ構造を定義し、第二層は推論信頼度を評価します。Chainalysisは、このフレームワークがオンチェーン証拠収集方法の説明可能性と法的適用性を向上させることを目的としており、アメリカ司法省の関連案件における実践経験に基づいて設計検証を行っています。これには、混合サービスBitcoin Fog案件における分析応用が含まれます。同社のチーフサイエンティストであるJacob Illumは、この提案の目標は「どの証拠に基づいてこれらのアドレスが同一の実体に属すると考えられるか」という質問に答えることであると指摘しましたが、同時にオンチェーン分析自体は最終ユーザーの身元を直接特定することはできず、取引所などの中央集権的な実体の法的調査手段と組み合わせる必要があると強調しました。Chainalysisは、この標準提案が現在業界に向けてオープンな議論を行っており、オンチェーン分析方法が法執行およびコンプライアンス分野でより統一された技術規範を形成することを促進したいと述べています。

Axis Roboticsは1万件のクラウドソーシングによる軌跡収集を完了し、ゼロハードウェア投入でのロボットデータ拡張モデルを検証しました。

ロボットスタートアップの Axis Robotics は、コードネーム「小さな王子のバラ」の実験で、自社開発のブラウザプラットフォームを通じて、世界中の 12,000 人のユーザーを動員し、5 日間で 10,000 件の高品質な軌跡データのクラウドソーシング収集を完了したことを発表しました。この実験は、ロボットの知能が従来の高価な実験室環境から独立して構築できることを証明し、大衆の参加を通じてデータのスケール化を実現しました。MetaSim アーキテクチャに基づき、Axis Robotics はタスク構築から実機展開までのエンドツーエンドのパイプラインを構築し、複雑な物理シミュレーションと軽量なウェブインタラクションをデカップリングし、収集されたデータが深い処理能力を持つことを保証しています。プラットフォームは、クロスシミュレーションリプレイ技術を通じて、MuJoCo の高頻度物理データを Isaac Sim でリプレイし、大規模なドメインランダム化を行うことでデータの多様性を向上させています。現在、公式はこの一般のインターネットユーザーから提供されたデータを基に、Franka ロボットアームで実機再現に成功し、このデータ収集モデルの産業化における実現可能性を検証しました。
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