官方通知
GitHub账号 [github.com/codatta] 正在冒充我们的旧品牌。它与我们无任何关联，也未获得我们的授权，并且其推广的代币与我们的团队毫无关系。
我们仍全力专注于 $XNY，且没有发行新代币的计划。
请关注我们的官方渠道，下月将有重要发布。
官方通知：Codatta Discord 服务器已停止运营
自 2026 年 8 月 6 日起，Codatta Discord 服务器不再作为 Codatta 的官方频道，也不再由我们的团队维护。
请将该服务器中的所有内容视为不可信。任何来自该服务器的公告、链接、空投、赠品、验证请求或私信——包括来自使用 Codatta 品牌或声称是团队成员或版主的账户——均不代表 Codatta。我们建议您退出该服务器。
这里有一个适用于所有地方的提醒：Codatta 永远不会主动向您发送私信，永远不要求您的助记词或私钥，也永远不会要求您连接钱包来“验证”或“领取”任何东西。
我们的官方频道：
Telegram（主要社群）：t.me/codatta_io
X：xitter.cf/codatta_io
机器人知识问答 #06
为什么远程操作的人类演示数据对训练机器人操作如此有价值？
A. 比模拟数据收集成本更低
B. 它捕捉了人类在任务中调整抓取时机和力度的方式
C. 它消除了任何标注的需求
D. 无需适配即可迁移到任何机器人
在下方写出你的答案。
AI泛化能力强，但专业化能力弱——除非你赋予它正确的人类知识。
Codatta 贡献者在四个层面提升AI：
→ 微调：真实世界的案例，让模型像专家一样思考
→ RAG：经过验证的数据，让AI保持扎根而不产生幻觉
→ 提示工程：结构化指令，使输出真正可用
→ 评估：人类反馈，捕捉基准测试遗漏的问题
专业化的AI不单靠统计数据构建，而是由了解自己领域的人来构建。
AI的下一次飞跃不会来自更多的互联网文本。
模型在回收数据上已触及天花板。真正推动进步的是前沿数据——那些尚未存在且无法抓取的数据：
→ 来自未曾上网领域的专业知识
→ 模拟器只能近似处理的边缘案例
→ 真实世界环境中的机器人操作录像
→ 验证过的链上地址标签
这正是Codatta贡献者正在一件件构建的。
机器人知识问答 #05
人类演示数据在训练机器人操作方面相比纯模拟数据有何独特价值？
A. 存储和收集成本更低
B. 捕捉真实世界的变化：接触力、材料纹理和失败模式，这些是模拟器只能近似模拟的
C. 需要更少的标注工作量
D. 可直接跨不同机器人形态转移
在下方留下你的答案。👇
大多数数据补偿仅在采集阶段发生。模型在生产中的收益——没有回馈给源头。
Codatta 的版税引擎围绕部署层构建：按请求、代币或 API 调用计量使用量，通过智能合约逻辑自动将结算回流到贡献者、验证者和支持者。
一次贡献，持续收益。
教机器人抓取物体很难。教它操作物体更难。
我们在@huggingface上的Appliance-Knobs数据集专注于这类精细互动。它提供详细的视觉数据，专门捕捉旋转控制器的微妙几何和功能变化。
它的独特之处：
1️⃣ 多角度视图：每个旋钮的前部和侧面配对图像，为模型提供稳健3D形状估计所需的多视角数据。
2️⃣ 专注领域：深入探索电器旋钮——这是精细物体理解中代表性不足的关键类别。
3️⃣ 精准就绪：优化用于状态识别和精确旋钮角度/位置估计。
适用于：多视角物体识别 | 3D形状重建 | 生成式AI训练。
🔗 下载数据集：huggingface.co/datasets/Coda…
AI数据行业尚未很好回答的三个问题：
1. 当众包数据训练模型时，除买家外，还有谁拥有成果？
2. 如果数据集通过持续的人验证提升质量，谁累积了信用？
3. 当许可模型投入生产部署时，是否有价值回流给原始贡献者？
Codatta正在构建基础设施，使这些问题可回答——且答案可执行。
机器人公司需要无法从互联网上抓取的训练数据。
每一次运动序列、抓取尝试和导航决策都需要目的性收集、人工标注的影像——经过验证，达到可在物理环境中真正可信的输出标准。
Codatta 的机器人前沿领域正是贡献者从零开始构建此类数据集的地方。
我们已经开源了一个：RoboManip-Traj-Demo——包含细粒度空间和姿态标注的操作轨迹，现已在 Hugging Face 上线。
立即探索并下载 👇 huggingface.co/datasets/Coda…
交易所热钱包是链上最活跃的地址之一——但大部分都未被标记。
Codatta的CEX热钱包任务让贡献者逐一映射这些地址，每提交一个验证通过的地址即可获得奖励。更清晰的地图意味着更好的合规性和后续分析能力。
在使用CEX交易？开始贡献吧：app.codatta.io/app/frontier/…
数据工作通常是一次性付薪。你标注，你获得报酬，而你帮助创造的价值却与你无关，继续前行。
Codatta 构建了一种不同的模式——每项贡献都在链上留下指纹，转化为可拥有的资产。当这些数据在下游产生收益时，智能合约可将版税回馈给创造它的人。
拥有你所贡献的。
两真一假——AI数据版。
其中一条是假的。是哪一条？
1. 一张错误标注的图片可能悄悄拖垮整个模型。
2. 大多数公开的AI数据集会标注谁做了标注。
3. Codatta 验证者在贡献生效前会重新检查。
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AI训练依赖于人类数据。贡献者们很少能证明或拥有他们所提供的内容。
Codatta正在构建缺失的环节：基于链上的贡献证明。
- 每一次提交都有数字指纹并可追溯
- 每位贡献者持有所有权代币
- 每次使用都会向源头触发版税支付
大多数数据管道让你做出选择：精确度还是规模。
高质量标签？慢且昂贵。
快速、可扩展的收集？噪声大、不可靠。
Codatta 的混合验证不会让你二选一。
每次贡献都经过透明流程——贡献者提交，验证者确认，结果记录并附上风险评级。每一步都可追溯。
精确度和规模。两者兼得。
标注加密货币地址并赚取奖励。
东南亚CEX热钱包收集 — 印度尼西亚·泰国·柬埔寨。
在本地CEX交易？这为你而来。提交交易所热钱包地址 — 每个50积分。
👉 app.codatta.io/app/frontier/…
