To, co uważam za interesujące w @Fabric Foundation , to nie tylko roboty wykonujące zadania... chodzi o to, co się dzieje po zakończeniu zadania.
Obecnie większość robotów uczy się w izolacji. Jeden system się poprawia, ale ten postęp pozostaje zamknięty we własnym środowisku. Fabric wydaje się próbować przełamać ten wzór.
Jeśli praca robota jest weryfikowana na łańcuchu, to nie jest tylko wykonanie — staje się to wspólnym, użytecznym doświadczeniem. Jedna maszyna się poprawia → ten wynik zostaje zapisany → inni mogą korzystać z tego pośrednio.
Prawie jak pamięć na poziomie sieci, a nie tylko indywidualne uczenie się.
I szczerze mówiąc, to może być ważniejsze niż same roboty.
Ponieważ sprzęt rozwija się powoli... ale uczenie się przyspiesza szybko.
Jeśli Fabric faktycznie uczyni ten cykl rzeczywistym — praca → weryfikacja → nauka → poprawa — to przewaga nie będzie lepszymi maszynami.
Będzie to bycie częścią systemu, który staje się mądrzejszy razem.