In this era, even robots have to go to school. Come take a look at what robots learn in school? #IntelligentRobot# 這年頭，機器人也得上學了。來看看機器人在學校都學啥？ #智能機器人#

美股机器人行业全景： 1. $TER 测试AI芯片，并通过Universal Robots拥有协作机器人 2. $NOVT 精密光子和运动技术，应用于外科和工业机器人内部 3. $OUST 为物理AI机器提供眼睛和感知功能，帮助它们看清并映射物理世界 4. $HIMX 提供视觉和显示芯片，帮助机器人在边缘处理图像、深度和传感器输入 5. $AMBQ 为机器人和设备提供低功耗边缘AI层，实现智能功能而无需消耗大量能源 6. $ON 在收购$SYNA后成为物理AI边缘技术栈，结合功率、传感、连接性和机器人边缘AI 7. $SYM 仓库自动化纯投资标的，利用机器人和软件重新设计货物在 fulfillment 中心中的流动方式 8. $VPG 处于力传感和精密测量层，帮助机器人理解压力、重量和现实世界的运动 9. $TSLA 人形机器人平台押注，通过Optimus结合定制硬件、AI推理、自主软件和现实世界的制造规模 10. $CCXI 通过其Digit仓库机器人，为投资者提供对Agility Robotics的公开市场敞口，该公司是人形机器人领域最纯粹的投资标的之一

前几天参观了 @virtuals_io 的新办公室 耗资2m从 @UnitreeRobotics 买了30台robots，放在办公室，开放给各种外部团队使用，只要愿意发币。 其实按照700u一台一天来算，商演一次就能2万u。国内已经很卷了，但在马来，30台群控的商演能力，应该还是有点稀缺的，可能还能有溢价。 @everythingempty 说，确实有很多大富豪来考察，但相对于商演，还是希望能探索出一些真实的工作场景案例。 虽然舞蹈场景和真实工作场景的界限有待商榷，如何和crypto结合也有待探索。 但virtuals向卡住crypto+robot叙事的决心是很明显的。 做能做的，剩下等风来。

八月的 KGeN，重点不在行情，而在转向：从验证流量，转向给机器人和大模型提供可追溯的人类数据。 VeriFi Korea 定在下周，主题直接是 Human x Robots。同一周反复出现的判断是：下一阶段的瓶颈不是算力，是机器真正能学的、经过验证的人。 @kgen_io 产品：三层叠在一起 POGE 是底座。它不是一次 KYC，而是持续更新的声誉：是不是真人、有没有持续参与、会不会做事、有没有真实消费、社交关系站不站得住。 VeriFi 把这套声誉对外输出。游戏、消费应用、DeFi、AI 实验室要的不是注册数，而是这批人大概率不是农场号。 KAI 更窄、也更贵。从几千万人里筛专家，做 RLHF、多语言标注、代码评测、物体检测和复杂推理，再经由 Humyn Labs 交给实验室。官网那句话比白皮书清楚：不是更多数据，是更好的数据。 一句话就是：POGE 证明你是谁，VeriFi 把人分发出去，KAI 把其中一部分人变成训练信号。 八月能对上的数 增长还在走。8 月 4 日官方盘点七月：网络强度 80M，用户属性 34 亿条；官网上协议用户已到约 8053 万，高于 3 月常被引用的 6190 万。采集侧，过去六个月有 13 万多名独立贡献者、超过 55 万小时。Q3 路线图也对准中东和拉美的多语言音视频，卖给前沿实验室和机器人团队。 @KGeN_CN 生意上，外界能反复核对的仍是 2026 年 3 月那组数字：年化收入 $85.8M，200 多家合作方。全年目标说到 $1 亿，更远期是 2027 年底 $1.5 亿。AI 数据被写成增长最快的一块，但早期披露里大约只占整体一成。平台能赚钱，不等于通缩已经成立。 最刺眼的错位在这里：网络和收入已经不小，市值还很小。这不一定等于低估，也可能是市场在问——收入质量如何、有多少能落到代币、AI 订单何时从配角变主角。 它到底在解什么 网上能刮的文本快见底，合成数据互相喂养会把模型越训越像模型，众包里也越来越多“人类标注”其实是人用 AI 交差。AI 缺的不是数据量，是三样东西同时在：来源能追、质量会复利、分布足够像真实世界。 KGeN 的做法是先在全球南方用任务和氏族把真人聚起来，再用生物识别、社交绑定和行为足迹把刷子挤出去，最后把时间卖成语音、第一人称视频和专家评测。劳动不再做完即消失，而是沉淀成下一次被选中的信誉。 这比“AI + 代币”四个字更值得看：全球南方的人，从被采集对象，变成账本上的生产要素。 往后可能进哪些场 八月动作已经把方向写死了：人形机器人和 Physical AI、多语言语音、企业级评测。游戏和消费获客不会停，那是现有现金牛。更下游则是把店面和凭证扩到模型使用权，从卖人走到卖结果。 风险同样清楚。8000 万网络强度，不等于实验室愿意续费的数据集。小时数好看，还要看密度、一致性和有没有真正进训练集群。AI 收入起不来，KGeN 2.0 就只是机制，不是市值逻辑。 接下来只盯三件事：有没有新的实验室合同、采集有没有从“录了多少小时”变成“被模型用上”、回购注销能不能按月在链上看到。 如果智能会变便宜，稀缺的就不再是模型，而是还能被信任的人类信号。八月确认的是转向，不是高潮。

如果想入门机器人，可以学习英伟达的开源资料。 NVIDIA Isaac Sim™ is an open-source application on NVIDIA Omniverse for developing, simulating, and testing AI-driven robots in realistic virtual environments.

WikiHow 正式起诉 OpenAI：指控抓取超1.1万篇教程训练 ChatGPT WikiHow 正式向美国纽约南区法院提起诉讼，指控 OpenAI 在训练 ChatGPT 时，未经许可大规模抓取并使用了其超过 11,000 篇受版权保护的“如何操作”文章。 核心指控包括： · OpenAI 通过爬虫直接抓取 WikiHow 网站内容，或从第三方数据集中获取这些文章，用于构建训练数据集和检索增强生成系统。 · ChatGPT 经常能输出与 WikiHow 文章内容高度相似甚至近乎 verbatim 的回答，导致用户不再访问原网站，直接分流了 WikiHow 的流量和广告收入。 · OpenAI 还被指控故意移除版权管理信息（CMI），违反《数字千年版权法》（DMCA）。 即使 WikiHow 已通过 robots.txt 明确禁止 GPTBot 等 OpenAI 爬虫访问，OpenAI 的机器人仍持续抓取（例如 2026年5月至7月期间就访问超过14万次）。 目前案件刚立案不久，OpenAI 尚未公开正式回应。

8月14日，2026睿抗机器人开发者大赛全国总决赛在杭州举行，87支队伍竞技助盲养老机器人。 On August 14, the national finals of the 2026 RAICOM Robot Developer Competition were held in Hangzhou, where 87 teams competed in developing robots to #Robotics#

Claude 分享功能 被曝出现隐私泄露问题 据Reddit用户本周末披露，只要在搜索引擎输入"site:"，就能找到数百条被公开索引的Claude对话，内容涉及法律咨询、工程代码、简历、个人对话，部分甚至包含登录凭证和加密钱包信息。 这并非首次发生，今年1月已出现过类似情况，当时Google估计索引了近600条Claude对话。 Claude的分享功能设计上会生成一个公开链接，任何拿到链接的人都可以访问；据Anthropic官方说明，其网站通过robots.txt要求搜索引擎不索引这些分享页面，但索引仍然发生了。 截至上周日，多数被索引的页面已从Google搜索结果中消失，但具体原因（后端修复、主动申请下架，还是搜索引擎自行调整）尚不明确，Anthropic方面暂未就此事作出正式回应。