피지컬 AI에서는 데이터 수집이 시작일 뿐입니다
Axis 의 플랫폼이 확장될수록 단순히
얼마나 많은 데이터를 모았는가
보다 더 중요한 질문이 생깁니다
커뮤니티가 대규모 로봇 데이터를 제공했을때
우리가 그 데이터의 가치를 어떻게 판단할 수 있을까?
그리고 모델이 무엇을 배웠는지,
어디에서 실패하는지,
다음에는 어떤 데이터를 수집해야 하는지 어떻게 알 수 있을까?
Axis가 바라보는 방향은
단순한 일방향 데이터 저장 구조가 아닙니다
데이터가 조용히 쌓이고 끝나는 것이 아니라,
데이터와 모델, 커뮤니티가 하나의 살아있는 피드백 루프를 형성하는 구조입니다
수집 → 학습 → 실패 평가 →
목표 보정 데이터 수집 → 재학습 → 개선
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