Axis Robotics 한국 공지방

😁 Axis Robotic 1주차 캠페인

Axis 캠페인 1주차가 오픈되었습니다
가볍게 참여하면서 보상까지 받을 수 있는 기회입니다🥹

🥹아래 중 자유롭게 참여해주세요

• Axis 관련 콘텐츠 작성 (트위터 / 그외)
• 간단한 후기, 소개글, 참여 인증
• 커뮤니티 채팅 및 활동 참여

👑 보상

매일 오후 9시 업로드되는 태스크 가스비
액시스 코리아가 쏜다!

총 10명 추첨 ➡️ 각 $3 USDC 지급

콘텐츠를 커뮤니티방에 공유후 구글폼작성해주세요!

💡 참여 TIP

• 너무 어렵게 생각하지 말고 가볍게 시작하세요
• 꾸준히 활동하는 분들이 당첨 확률이 높습니다
• 본인만의 방식으로 자유롭게 콘텐츠 작성 OK

지금 바로 참여하고 Axis Robotic 함께해요!

Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방

» Axis Hub

➖반복하고, 다지고, 확장

4월은 출시 초기의 모멘텀을 견고한 인프라로 전환한 한 달이었습니다

그리고 월말에는 등록 사용자
45K명, 50만개 이상의 데이터 궤적 수집이라는 큰 마일스톤도 달성했습니다

3월 말, Axis는 Base에서 공식적으로 라이브되며
누구나 브라우저를 통해 대규모 학습 데이터를 생성할 수 있는 게이트웨이를 열었습니다

➡️ 관련X

초기 반응은 저희의 비전을 입증해주었지만, 출시는 그저 첫날에 불과했습니다
4월 내내 저희는 실제 환경에서의 스트레스 테스트 속에서 운영하며, 제품을 빠르게 개선하고, 데이터 품질을 지켜내고, 저희의 파이프라인이 실제로 로보틱스 지능을 만들어낸다는 점을 증명해왔습니다

🥹 4월 동안 선보인 내용

🔘실전 환경 속에서 제품 경험 고도화

대규모 사용자 유입으로 인해, 저희는 플랫폼을 즉시 더 정교하게 다듬어야 했으며
4월 내내 프론트엔트 경험을 최대한 매끄럽게 만들기 위해 지속적인 업그레이드를 진행했습니다
그립 시스템 메커니즘을 개선했고,
플랫폼 전반의 UI/UX를 다듬었으며, 글로벌 참여가 더 원활하도록 태스크 오픈시간도 조정했습니다
또한 투명한 추적이 가능하도록 Axis Explorer 업그레이드도 적용했습니다

🔘보이지 않는 핵심: 백엔드 완성도 & 안티봇 시스템

겉으로 보기에는 가벼운 웹 게임처럼 보일 수 있지만, 그 아래에는 강력한 기술 엔진이 작동하고 있습니다
저희는 Lite Tech Report를 공개해, 사용자의 클릭이 어떻게 대규모 피지컬 AI 데이터로 전환되는지 그 보이지 않는 핵심을 설명했습니다

Axis는 피지컬 AI를 위한 기반 데이터셋을 만들고 있기 때문에, 데이터 품질은 절대 타협 할 수 없는 기준입니다. 이를 위해 조작된 입력값을 걸러내는 강력한 안티봇 업데이트를 적용했고, 커뮤니티 내에서 실제로 작동하는 봇 스크립트를 찾아내는 사람에게 1ETH 현상금을 걸기도 했습니다

➡️ 관련X

물리적 인과관계를 더욱 엄격하게 보장하기 위해, 저희는 검증 백엔드를 전면 개편했습니다
초기 리플레이 방식들을 비교한 끝에
Action 리플레이에서 더 엄격한 State Replay 시스템으로 성공적으로 업그레이드 했습니다
이를 통해 모델에 들어가는 모든 궤적이 물리적으로 타당하고 신뢰할 수 있도록 보장합니다

🔘실증적 결과 제시: Sim-to-Real 루프

4월은 저희 인프라가 실제로 작동한다는 점을 입증한 달이기도 했습니다
수집된 데이터에 도메인 랜덤화가 어떻게 적용되는지 보여주는 시각적 데모도 공개했습니다

또한 엄선된 데이터 샘플을 huggingface에 공식 오픈소스로 공개하며, 오픈소스 AI 커뮤니티에 직접 기여하기 시작했습니다

➡️ 관련X | 데이터 샘플

동시에 저희는 Full Axis 기술 리포트도 공개했습니다
이 리포트에는 웹에서 수집한 데이터를 활용해 VLA 정책을 성공적으로 파인튜닝하고, 이를 실제 Franka 로봇에 완벽하게 배포한 과정이 담겨있습니다

이로써 Sim-to-Real루프는 완전히 닫혔습니다

🔘글로벌 생태계 확장

개발팀이 제품을 빠르게 구축해 나가는 동안, 커뮤니티도 함께 성장했습니다
저희는 첫 공식 커뮤니티 AMA를 시작으로 전체적인 회고를 공유했고,
이후 Base 베트남, JSquare를 위한 별도 AMA와 팬케이크스왑, cnBase 커뮤니티가 주최한 커뮤니티 밋업까지 진행하며, 글로벌 확장을 빠르게 넓혀갔습니다

또한 Web3 페스티벌 기간 중 열린 Base 홍콩 밋업에 참여해, 생태계 빌더들과 직접 만나며 Axis를 오프라인에서도 선보였습니다

🔘다음 단계

한 달 동안 제품과 운영 기반을 단단히 다진 뒤, Axis는 이제 다음 단계로 나아가고 있습니다

저희는 Axis 커뮤니티를 적극적으로 확장하는 빌더들에게 보상하기 위해, 레퍼럴 챔피언십을 공식적으로 시작했습니다

➡️ 관련X

저희 파운더 Chris가 최근 업데이트에서 설명했듯이, 이제 Axis의 핵심 인프라는 이미 검증되었습니다
이제 남은 것은 확장입니다

다음 단계는 태크스 생성 엔진부터 모델 학습까지 이어지는 전체 제품 루프를 완성하고
이 엔드투엔드 인프라를 글로벌하게 확장하는 것에 전적으로 집중하고 있습니다

저희가 그 목표에 어떻게 도달하려는지
곧 공개될 100만 궤적 데이터셋, 글로벌 확장 계획, 그리고 새로운 데이터 모달리티까지 포함한 차세한 내용은 Chris의 전체 로드맵 설명에서 확인할 수 있습니다

➡️ 관련X

4월이 기반을 다지는 시간이었다면,
5월은 가속의 시간입니다
반복하고, 다지고, 확장한다 (✱,✱)

Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방

» Axis Hub

😁 Axis 콘텐츠 크리에이터 프로그램

KaitoAI Studio에서 공식 시작되었습니다!

Axis는 현재 Base 위에서 Physical AI 생태계를 빠르게 확장하고 있습니다.
출시 이후, 이미 28,000명 이상의 빌더들이 참여해 430,000개 이상의 로봇 학습 트래젝토리를 만들어냈습니다. 엔진은 이미 강하게 돌아가고 있습니다.

이제 이 흐름을 더 크게 키워줄 적절한 목소리가 필요합니다.

우리는 여러분이 Physical AI의 서사를 만들어주길 원합니다.
우리의 simulation-first 인프라를 쉽게 풀어 설명하고, 알파 정보를 공유하며, 이 생태계를 확산시키는 데 기여해 주세요.
그에 대한 보상도 함께 제공됩니다.

지금 바로 콘텐츠 제작을 시작해보세요 🎀

카이토 크리에이터

Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방

» Axis Hub

😁 Axis 추천 챔피언십이 시작되었습니다! 🥹

Physical AI를 확장하는 일은 혼자서 할 수 없습니다. 오늘 우리는 시뮬레이션 중심 네트워크를 함께 키워나가는 기여자들에게 보상을 제공하기 위해 리더보드를 공개합니다.

진행 기간: 2026년 5월 1일 오후 9시 (KST) ~ 2026년 5월 31일 오후 9시 (KST)

🥹 보상

🥇 1등: 500 USDT
🥈 2등: 300 USDT
🥉 3등: 200 USDT
🏅 4등 ~ 10등: 각 50 USDT

퀄리티 있는 빌더를 초대하고, 인프라를 확장하며, 보상을 획득하세요.
아래 우승 조건을 확인하고 지금 바로 초대 시작하세요! 👇

우승 방법: 이벤트 기간 동안 내가 초대한 사람들이 완료한 유효 작업 수 총합으로 순위가 결정됩니다. 초대한 인원이 활발하게 활동할수록 더 높은 순위에 오를 수 있습니다!

스냅샷은 5월 31일 12:00 PM (UTC)에 진행되며, 30일 리더보드 기준 상위 10명에게 보상이 지급됩니다.

💡 예시:
초대한 사람이 5월 1일 이전에 100개의 작업을 완료했고, 이벤트 기간(5월 1일 ~ 5월 31일) 동안 추가로 100개의 작업을 완료했다면, 이벤트 기간 내에 수행한 100개 작업만 현재 순위에 반영됩니다.

실시간리더보드에서 확인하세요!

Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방

» Axis Hub

😁 여러분이 기여한 데이터의 실제 모습

Axis의 Task 74 샘플 데이터셋이 huggingface에 공개되었습니다

이 태스크에서는 Franka 암이 테이블 왼쪽에 있는 주전자를 집어 들어, 오른쪽에 있는 머그컵에 내용물을 따르는 작업을 수행합니다
즉, 그립, 이동, 자세제어, 붓기까지 포함된 장기 수평 조작 태스크입니다

이번 샘플 공개를 통해 수집된 궤적의 구조를 확인할 수 있으며,
웹에서 수집된 원본 데이터와 실제 후속 학습에 사용되는 스무딩된 데이터를 비교해서 볼 수 있습니다
➡️ 데이터셋

Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방

» Axis Hub

😁 Axis 풀 화이트페이퍼가 공개되었습니다 ❗️

Lite 버전에서는 시뮬레이션 중심 아키텍처를 소개했다면, 이번 Full 화이트페이퍼에서는 실제 환경에서도 문제없이 작동한다는 실증 데이터를 통해 이를 입증했습니다.

핵심 검증 내용은 다음과 같습니다

🔹 듀얼 검증 프로토콜 (Dual Verification Protocols)
OpenVLA와 Diffusion Policy(DP)를 상호 보완적인 프레임워크로 활용해, 크라우드소싱된 데이터의 품질을 정밀하게 검증했습니다.

🔹 Sim-to-Real 폐쇄 루프 (Closed Loop)
웹에서 수집된 원격 조작(teleop) 데이터에 자동 정제 및 리플레이 과정을 적용하고, 여기에 최소한의 실제 인간 시연 데이터를 결합했습니다. 그 결과, VLA 정책을 성공적으로 파인튜닝하여 실제 물리 환경의 Franka(FR3) 로봇에서 안정적으로 동작함을 입증했습니다. 즉, 전체 인프라 루프가 완전히 연결되었습니다.

🔹 표준화된 모방 학습 (Standardized Imitation Learning)
Export된 데이터셋은 별도의 포맷 변환 없이 바로 표준 모방 학습 파이프라인에 적용 가능합니다. 또한, 해당 데이터로 학습된 DP 모델은 강한 도메인 랜덤라이제이션(DR) 환경에서도 일반화에 성공하며, 개발자들이 필요로 하는 고품질 학습 신호를 제공함을 증명했습니다.

Physical AI를 위한 확장 가능한 인프라를 어떻게 구축하고 있는지, 전체 리포트를 통해 확인해보러가볼까요?
🥹 https://techreport.axisrobotics.ai/

Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방

» Axis Hub

😁 Axis 2026 로드맵 & 전망

저희 데이터 수집 플랫폼 ( hub )은 한 달 동안 운영 되었습니다

45K 가입자
500K 데이터 궤적 수집
출발이 좋지만, 아직 가야 할 길은 멉니다

올해 Axis의 핵심 목표
🔘데이터 생성부터 모델 학습까지 이어지는 전체 제품 루프를 완성하는 것
🔘글로벌 오픈 생태계 확장

🥹 5월 ~ 6월
태스크 생성 엔진 & 데이터셋

🔘제품

두 번째 핵심 모듈인 태스크 생성 엔진을 출시합니다
이 모듈은 API와 웹 서비스 형태로 제공될 예정입니다

이 엔진은 데이터 다양성의 핵심 기반이자,
Axis의 주요 상용화 요소입니다
시나리오, 원자적 기능, 태스크 내부 레이아웃, 자산 랜덤화의 4가지 차원에서 태스크를 생성하며,
다양한 주요 로보틱 자산, 강체, 관절형 오브젝트 라이브러리를 폭넓게 지원합니다

🔘마일스톤

시뮬레이션 기반 Franka 암 데이터셋 공개
이 데이터셋에는 유효한 데이터 궤적 100만개가 포함됩니다

이는 Axis의 브라우저 + 일반 사용자 크라우드 소싱 모델을 입증하는 핵심 결과물이기도 합니다
즉, 대규모 확장성, 높은 품질, 극단적인 다양성을 모두 플랫폼을 통해 구현할 수 있다는 증거입니다

🥹7월 ~ 8월
풀 파이프라인 구축 & 글로벌 확장

🔘제품

데이터에서 모델까지 이어지는 전체 파이프라인 구축
사용자는 플랫폼에서 생성된 데이터를 바탕으로 직접 모델을 학습시키고, 정책 성능까지 검증할 수 있게 됩니다

🔘운영

북미,유럽,동남아, CIS, 아프리카, 동아시아 등 4~6개의 핵심 지역 시장에 거점을 마련할 계획입니다
이를 위해 분산형 데이터 수집 커뮤니티, 데이터 파트너십 네트워크, 학계 및 기업 협업 구조를 구축하며, 각 지역에 맞게 현지화 하면서도 글로벌하게 확장 가능한 방식으로 운영할 예정입니다

🔘학술 & 상업화

자체 파이프라인을 기반으로 한 논문 2편을 발표할 예정이며, 주요 주제는 3D 대응 자산 생성과 sim-to-real 격차를 줄이는 새로운 접근법입니다
동시에 초기 POC 고객을 반복 매출로 전환하는 작업도 본격적으로 시작합니다

🥹Q4 2026
오픈 생태계, 새로운 데이터 모달리티, 상업적 마일스톤

🔘오픈 생태계

태스크 생성 → 데이터 수집 → 모델 학습으로 이어지는 풀스택 오픈 생태계를 출시합니다
이 생태계는 AI 모델 기업, 로보틱스 하드웨어 제조사, 개발자, 연구기관, 그리고 일반 기여자들이 함께 모이는 협업의 중심 레이어가 될 것입니다

🔘Ego-Centric 데이터 파이프라인

웨어러블 디바이스를 활용한 자아중심적 데이터라는 새로운 데이터 형태를 도입할 가능성이 있습니다
이를 통해 Axis는 시뮬레이션과 웹 인터페이스를 넘어, 현실 세계의 1인칭 인간 시연 데이터까지 다루게 됩니다
즉, 고도화된 피지컬 AI가 요구하는 섬세한 물리적 뉘앙스를 포착할 수 있는 방향으로 확장하게 됩니다

🔘APR $1M이상 & 학술 채택 확대

파운데이션 모델, 로봇 하드웨어,산업 자동화 분야의 장기 유료 고객을 기반으로 $1M 이상의 APR을 목표로 합니다

또한 Axis의 데이터셋과 플랫폼이 글로벌 연구 커뮤니티 전반에서 폭넓게 채택되는 것도 중요한 목표입니다

Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방

» Axis Hub

😁 Axis 업데이트

지난주 Axis는 두 가지 주요 업그레이드를 적용했습니다

🔘업데이트된 Franka 로봇 암 모델이 포함된 새로운 태스크 생성 엔진
🔘봇 방지를 강화하기 위한 랜덤 태스크 검증 메커니즘

이로 인해 일시적으로 플랫폼 렉이나
"Cannot Sign"같은 오류가 발생할 수 있습니다

➡️이 문제들은 이번 주 내로 해결될 예정입니다

이번 두 가지 핵심 업데이트는 시스템의 안정성을 높이고, 데이터 품질을 보장하며, 악용 가능성을 줄이기 위해 도입되었습니다

또한 봇 활동이 줄어든 만큼,
앞으로는 매일 9PM KST에 기존 일일 태스크 배포 일정으로 다시 운영할 예정입니다

감사합니다!

Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방

» Axis Hub

😁 Axis 기술 업데이트: 액션 리플레이에서 상태 리플레이로

저희는 백엔드 리플레이 메커니즘을 액션 리플레이에서 상태 리플레이로 업그레이드 했습니다

핵심 3 단계
🔘상태 기록 ( 전체 정보 보존 )
🔘표현 압축 ( 비용 절감 )
🔘물리 일관성 검증 ( 이상값 제거 )
이번 업데이트의 배경은 다음과 같습니다

➖
🥹 액션 리플레이의 한계

저희의 목표는 로봇을 웹에서 별다른 장벽 없이 원격 조작할 수 있도록 만들고,
이 데이터를 서버로 자연스럽게 옮겨 학습과 서로 다른 시뮬레이션 환경 간 리플레이에 활용하는 것이었습니다

이 파이프라인은 여러 환경을 거칩니다

사용자 브라우저(WASM)
> 서버 시뮬레이터(Python MuJoCo)
> 타깃 시뮬레이터

처음에는 액션 리플레이 방식을 사용했습니다
즉, 사용자가 내린 명령을 기록해 그대로 다시 재생하는 방식이었습니다
하지만 작업 시간이 길어질수록 성공률이 크게 떨어졌습니다

🥹 근본 원인

시뮬레이션 환경마다 존재하는 근본적인 이질성에서 비롯됩니다

시뮬레이터마다 수치 정밀도, 물리 엔진 로직, 타임스텝, 충돌 처리 방식 등에
작은 차이가 존재합니다.
그리고 동적 시스템에서는 이런 미세한 차이가 시간이 지날수록 계속 누적되고 증폭됩니다.

상태 변화는 아래와 같이 이어집니다
[현재 상태 + 현재 액션 > 다음 상태]

초기에 생긴 아주 작은 오차 하나가 접촉 지점을 바꾸고,
그로 인해 충돌 반응이 달라지며,
결국 전체 궤적이 완전히 다른 방향으로 갈라지게 됩니다

즉, 같은 액션을 인력해도 서로 다른 시뮬레이터에서는 같은 결과가 나오지 않을 수 있다는 뜻입니다

그래서 액션 시퀀스만 기록하는 방식으로는 물리적으로 일관적 궤적을 안정적으로 재현하기 어렵습니다

🥹 그래서 상태 리플레이로 전환

이제는 " 어떤 액션이 실행됐는가"가 아니라
"시스템이 실제로 어떤 물리 상태를 거쳤는가" 를 기록합니다

전체 환경의 상태 스냅샷을 저장하고
리플레이할 때 이를 그대로 불러오도록 하여
중간 인과 과정을 다시 계산하는 문제를 우회했습니다

물론 이 방식도 문제가 있습니다
1. 데이터 용량 문제
데이터 구조를 새롭게 설계해
1초 분량의 궤적을 약 1KB수준까지 압축할 수 있도록 만들었습니다

2. 부정행위 가능성
사용자가 중간 궤적을 조작해
더미 데이터를 만들 가능성도 있었습니다
최근의 안티봇 업데이트와도 연결되는 부분입니다

이를 해결하기 위해 저희는 물리 일관성 검증을 도입했습니다
이 과정에서 물리 엔진은 일종의 심판 역할을 합니다

검증 방식은 다음과 같습니다

[상태+액션] 추출 > 서버 시뮬레이터에서 1스텝 실행 > 예측 상태 생성 > 기록된 상태와 비교

이때 오차가 허용 범위를 넘으면 해당 데이터는 거부됩니다

🥹 디노이징 문제

서로 다른 시뮬레이터 간 리플레이는 결국 노이즈가 섞인 궤적 데이터를 다루는 문제라고 볼 수 있습니다

즉 , 실제로는 다음과 같은 구조입니다

실제 궤적 + 크로스 시뮬레이션 오차

저희의 목표는 이런 구조적인 오차가 존재하더라도
물리적으로 일관된 궤적을 복원하는 것입니다

서로 다른 시뮬레이터 사이에 편차가 생기는 것은 피할 수 없습니다

하지만 상태 기록,압축된 표현, 단계별 물리 검증을 통해
Axis는 보다 신뢰할 수 있는 결과를 보장합니다

이번 업그레이드가 실제로 어떤 차이를 만드는지는 위의 성능 비교표에서 확인할 수 있습니다

표에서는 여러 작업에 대해 액션 리플레이와, 상태 리플레이의 성공률을 비교하고 있습니다

Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방

» Axis Hub

😁 현상수배 🏴‍☠️봇 스크립트

💀현상금
1 ETH

Axis 커뮤니티 멤버이며, 저희 Discord
#bot-reporting에서 새로운 기능성 봇 스크립트를 처음으로 보고해주시는 분에게
현상금을 드립니다!

데이터 품질이 전부입니다!

아는 봇이 있다면 발견하고 보고해주세요!

Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방

» Axis Hub

😁 Axis HK 밋업 리캡

Axis 굿즈와, Physical AI에 대해 이야기하고,
Base에서 가장 멋진 커뮤니티와 연결됐습니다!

한국 밋업도 열릴 수 있을까요?

리캡을 확인해보세요!

Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방

» Axis Hub

😁 Axis Anti - Bot 업데이트

🟢데이터 품질 보호를 위해 부정 행위 대응 진행
🟢일부 유저가 태스크 역분석 후 데이터 위조 시도
🟢백엔드에 Replay Logic + 신규 데이터 포맷 적용 완료
🟢약 5% 지갑이 여전히 위조 데이터 제출 → 전부 영구 밴 처리
🟢점유된 태스크 슬롯 → 즉시 정상 유저에게 재오픈

⚠️ 일부 정상 유저의 테스트 시도도 확인됨
➡️ 이번은 경고, 다음부터는 즉시 영구 밴

공정한 환경 유지를 위해 계속 강화 예정입니다.
밴 리스트는 아래 구글 시트 참고해주세요! 👇

지갑리스트

Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방

» Axis Hub

🥹 한 달 동안 Base에서 Top 10 달성!🍪

Robots on Base

Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방

» Axis Hub

😁 많은 커뮤니티 회원들이 물어보았습니다

우리는 매일 데이터에 기여하고 있습니다
궁극적인 목적과 가치는 무엇인가요?

여러분의 기여는 궁극적으로 두 가지 명확한 출구를 가질 것 입니다

🥹 모델 트레이닝 & 오픈 데이터셋

우리는 데이터의 가치를 지속적으로 검증하고
이를 모델 훈련에 활용할 것입니다

주요 이정표

5월, 저희는 해외 유명 대학 로보틱스 연구소와 공동 발표하는 대규모 시뮬레이션 기반 Franka 팔 데이터셋을 출시할 계획입니다

이는 오픈소스 일 것이며
저희는 Axis 커뮤니티의 힘을 세상에 보여주고 싶습니다
공은 여러분, 저희 커뮤니티 멤버들에게 있습니다

그리고 이를 더 구체적으로 만들기 위해
저희는 이미 여러분의 데이터를 대규모 렌더링과 증강에 사용하고 있습니다

구체적인 예시를 하나 설명해 보겠습니다

Operation
이것은 우리의 웹 기반 원격 조작 인터페이스에서 수집된 원본 궤적입니다
이것은 커뮤니티가 기여한 원시 데이터입니다

MuJoCo Replay
저희는 MuJoCo안에서 동일한 궤적을 재생하여 일관성과 재현성을 검증합니다

Isaac Replay
그런 다음 저희는 그것을 MuJoCo에서 Isasac으로 전송하여 추가 렌더링과 증강을 수행합니다
여기서 저희는 확장합니다
시각적 변형, 도메인 무작위화, 조명 변화 , 자산 변화 등

Eval
마지막으로, 저희는 처리된 데이터로 모델을 훈련시키고
이 비디오는 훈련된 모델이 작업을 성공적으로 재현하는 것을 보여줍니다

따라서 여러분이 보고 있는 것은 전체 파이프라인입니다

커뮤니티 데이터 → 물리재 재생→ 크로스-시뮬레이터 렌더링 & 증강→ 모델 훈련 → 성공적인 재현

이것이 원시 궤적이 훈련 준비 자산으로 변하는 방식입니다

🥹 상용화
상용화 측면에서, 저희는 이제 '태스크'를
핵심 상용 단위로 명확히 정의했습니다

Hub에서 보시는 것, 그 작업 카드들
그건 단순한 UI가 아닙니다
그게 바로 수익화의 기반입니다

Explore 페이지로 가서 어떤 궤적의 Task 열을 클릭하면
저희가 작업을 어떻게 정의하는지 보실 수 있습니다
( 페이지는 아직 업그레이드 중입니다 )
그 안에는 다음이 포함됩니다
시나리오
원자적 스킬
자산 무작위화
레이아웃 무작위화
데이터 궤적 수 & 점수화
이것들이 작업을 정의하는 핵심 요소들입니다

그리고 저희 상용화 모델의 초기 형태입니다

현재 저희는 두 개의 상용 계약을 체결했습니다
( 4월에 시작 )

상대방들은 아직 내부 프로세스를 거치고 있으며,앞으로 몇 달 안에 더 많은 진척이 있을 것으로 예상합니다

그리고 중요한 점
작업이 판매될 때, 수익의 일부는 궤적을 생성한 기여자들에게 다시 돌아갑니다

Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방

» Axis Hub

😁 새롭게 업그레이드된 Axis Explorer를 만나보세요!

이제 글로벌 지표를 전면 개편하고 Avg Score(평균 점수)를 도입하여, 다른 기여자들이 얼마나 성과를 내고 있는지 한눈에 확인할 수 있습니다.

데이터 구조를 더욱 체계화하기 위해, 모든 태스크는 이제 Theme(주제)와 그 기반이 되는 Atomic Skills(세부 기술) 기준으로 분류됩니다.
또한, 태스크 ID나 이름으로 검색하면 다음과 같은 상세 정보를 확인할 수 있습니다

🔘평균 점수
🔘점수 분포
🔘커뮤니티가 제출한 모든 트래젝토리(검증 여부 포함)

Physical AI를 확장하는 것은 모두가 함께 만들어가는 과정입니다.
우리는 모든 기여가 투명하게 기록되고, 추적되며, 평가될 수 있도록 하고자 합니다.

태스크 완료 후에는 반드시 작업에 서명하는 것도 잊지 마세요 (✱,✱)

Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방

» Axis Hub

😁 Axis에서는 커뮤니티에서 제출된 모든 태스크과정에 대해 엄격한 리플레이 검증 절차를 진행합니다

각 제출 데이터를 체커에 다시 돌려,
실제로 해당 타깃 태스크가 성공적으로 완료되었는지를 확인합니다

이 검증이 얼마나 엄격한지 보여드리기 위해,
데모를 준비했습니다
(태스크: Place The Toy Train On The Board Game Box)

실제 사람이 수행한 데이터는 문제없이 통과합니다
(영상 1)
반면 봇이나 수동으로 조작된 데이터는 검증에 실패합니다 (영상 2)

❔왜 그럴까요?

숫자를 인위적으로 조작하면 시뮬레이션의 물리적 인과관계가 깨지기 때문입니다
아주 작은 수정만 있어도 오차가 누적되면서
움직임이 실패하게 되고,
이런 무효 데이터는 자동으로 거부됩니다

이 메커니즘 때문에, 봇을 통해 제출된 데이터는 결국 리플레이 검증을 통과할 수 없습니다

유효하지 않은 데이터는 모델 학습에서 엄격히 제외되며,
해당 태스크 슬롯은 다시 커뮤니티에 열려 진짜 고품질 트래젝토리를 수집하게 됩니다

또한 저희는 중복 데이터도 적극적으로 모니터링하고 있습니다
완전히 동일한 트래젝토리는 로봇 학습에 필요한 다양성이 부족하기 때문에, 점수 시스템에서 인정되지 않습니다

만약 동일한 트래젝토리를 대량으로 제출하는 계정들이 발견될 경우,
관련된 모든 주소는 영구적으로 벤 처리됩니다

Axis에게 있어 데이터의 품질과 다양성은 로보틱스 일반화 격차를 해결할 수 있는 유일한 방법입니다
그리고 이는 앞으로도 언제나 저희의 최우선 과제가 될 것입니다

Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방

» Axis Hub