Joined January 2021
669 Photos and videos
Thai Hoa ⚡(✱,✱) retweeted
Jun 13
We’re in New York for ETHGlobal New York from June 12–14, 2026 with $15,000 in prizes for best submissions. Building on Arc in NYC? We’re looking for stablecoin-native applications built on Arc and with Circle tooling across wallets, interops, App Kit, and the new Agent Stack. Come ship with the team, get hands-on support, share product feedback, and compete for prizes. See you here! ethglobal.com/events/newyork…
68
168
604
14,679
Thai Hoa ⚡(✱,✱) retweeted
Jun 13
The Bored Room was an eight-hour waiting game about legacy financial rails. Approvals stalled. FX leaked value. Banking hours got in the way. The payment never arrived. Funny because it was fictional. Painful because it was familiar. Arc is designed to fix this. An open internet platform built for: → 24/7 settlement → Sub-second finality → Stablecoin-native payments → Programmable FX → Agentic economic activity Read the recap: arc.io/blog/eight-hours-in-t…
92
169
605
17,855
Thai Hoa ⚡(✱,✱) retweeted
Jun 13
Think you've seen everything on @Arc House? You might be surprised. I built Arc Helper; a simple tool that finds Arc House articles and videos you've missed. just copy & paste your My Contributions page and it instantly shows which articles/videos you haven't viewed yet. 🗸 No wallet connection 🗸 No tracking 🗸 No sign-up Just: → Copy your My Contributions page entirely → Paste it into Arc Helper → Instantly find missed content Arc House has a ton of valuable educational content, this helps you make sure you don't miss any of it. try it: arc-helper.vercel.app @samconnerone @bobbilee
52
19
139
10,377
mình để ý dạo này dành khá nhiều thời gian cho các task của @axisrobotics. ban đầu chỉ nghĩ là thử xem hệ sinh thái đang xây gì. Nhưng càng tìm hiểu càng thấy thú vị khi Axis không chỉ tập trung vào robot, mà còn xây dựng nguồn dữ liệu để AI có thể hiểu và tương tác tốt hơn với thế giới thực. điều khiến mình tiếp tục tham gia là cảm giác những đóng góp nhỏ của cộng đồng đang thực sự có giá trị. Từ việc hoàn thành task 7h tối phải tranh thủ làm nhanh nhất có thể nếu không sẽ miss task , vì mỗi task chỉ có 1200 slot . ngoài ra mỗi 9h tối thứ 2 4 6 sẽ có game quiz để ae kiếm IP nâng cao role X Y Z . Ae cũng có thể chat trong tele dự án để giao lưu :t.me/AxisroboticsVietnam mình cũng dành thời gian tìm hiểu thêm về @BitRobotNetwork vì thấy hai dự án đang có nhiều điểm kết nối. Khi nhiều dự án cùng hướng đến Physical AI và dữ liệu cho robot, việc tham gia sớm giúp mình hiểu rõ hơn về bức tranh lớn đang hình thành. có thể phần thưởng sẽ đến, có thể sẽ cần thêm thời gian. Nhưng với mình, cơ hội lớn nhất vẫn là được học hỏi và đồng hành cùng những dự án đang xây dựng nền tảng cho thế hệ AI tiếp theo. Đừng quên tham gia trãi nghiệm axis nếu bạn thích trãi nghiệm robot nhé : hub.axisrobotics.ai/login?in…
16
24
394
Thai Hoa ⚡(✱,✱) retweeted

78
56
174
6,280
Thai Hoa ⚡(✱,✱) retweeted
It's not FAANG anymore. It's MANGO.
642
1,629
25,903
4,154,324
Can you see me ? @arc
6
10
409
Thai Hoa ⚡(✱,✱) retweeted
GAxis (✱,✱)☀️ New week. New challenges. New access. We’re giving away 10 BitRobot access codes over the next 72 hours. Winners will get access to SN/04 and start earning rewards from both Axis and BitRobot. To join: 1. Follow @axisrobotics & @BitRobotNetwork 2. Like repost this post 3. Comment with a screenshot or photo of where you’re training right now Grinding tasks? Climbing the leaderboard? Show us your journey.
Announcing our collaboration with @BitRobotNetwork! Axis is launching SN/04 on BitRobot, the open robotics lab on Solana that coordinates distributed contributors to accelerate Physical AI research. SN/04 is a teleop-in-sim mission where contributors complete web-based robotics simulation tasks, generate valuable training data, and earn rewards from both ecosystems. Together, we’re scaling human demonstrations for Physical AI — powered by everyone. Rules and details below ↓
192
143
318
13,390
Thai Hoa ⚡(✱,✱) retweeted
Jun 9
Good morning.
205
138
721
16,157
Thai Hoa ⚡(✱,✱) retweeted
Events Arc Đáng Chú Ý Trong Tuần Này ! • The Bored Room 22:00 - 09/06 VN ▸ Địa điểm: Arc House • Arc Discord Office Hours 00:00 - 10/06 VN ▸ Địa điểm: Discord Arc • ETHGlobal New York 2026 00:00 - 13/06 VN ▸ Địa điểm: Offline Đây sẽ là một tuần đáng mong đợi để cùng học hỏi, trao đổi góc nhìn và kết nối với những gì đang diễn ra trong hệ sinh thái @arc . Đừng quên "Build On Arc" nhé. Mỗi đóng góp đều là một viên gạch cho sự phát triển của hệ sinh thái.
7
3
27
792
Thai Hoa ⚡(✱,✱) retweeted
Jun 8
MEMO: Please prepare for prolonged inactivity. Your shift begins tomorrow at 8AM PT. arc.io/theboredroom
200
226
922
58,416
Thai Hoa ⚡(✱,✱) retweeted
The SimpleChain ecosystem's first RWA case — built on receivables, not narrative. @DataIPO_RWA's CycleYield Fund #001 — fixed income backed by real smartphone lease receivables. No token emissions, no dilution. Returns come purely from lease interest and repayments. Why it's different: → Daily on-chain sync of live lease data — every cash flow auditable on SimpleChain → Operator Renrenzu: No.1 in China's 3C leasing, 75B RMB GTV, 61M users, backed by Ant Group & UOB → 40x cash-flow coverage on yield obligations → Collateralized by physical Apple devices — one of the most liquid consumer assets globally Data-verifiable RWA, not narrative RWA. This is the foundation we're building on — CYF is the first.
10,133
10,177
3,769
81,048
Thai Hoa ⚡(✱,✱) retweeted

12,423
11,138
4,504
133,263
Thai Hoa ⚡(✱,✱) retweeted
gm architects ☀️ what are you working on this week?
122
16
232
11,766
Thai Hoa ⚡(✱,✱) retweeted
The Compounding Data Engine for Robotic Manipulation
1M trajectories generated on Axis. A major milestone for our distributed Physical AI data engine.
21
13
51
2,932
Thai Hoa ⚡(✱,✱) retweeted
the most underrated thing about building on @Arc is how many builders in this community are quietly shipping real products. no noise, no hype cycles, just building. so let's change that - quote this with what you're working on and the moment that made you decide to build it. genuinely want to see what everyone's cooking.
41
25
145
4,380
Điều đáng chú ý ở @axisrobotics không chỉ là việc thu thập thêm dữ liệu, mà là sự thay đổi về chất lượng dữ liệu đang được xây dựng. Trước đây, nhiều bộ dữ liệu robot tập trung vào các thao tác ngắn và đơn giản. Nhưng với Long-Horizon Tasks, robot phải hoàn thành cả một chuỗi hành động liên kết với nhau, từ nhiều sub-goal khác nhau. Điều này giúp mô hình học được logic của nhiệm vụ thay vì chỉ ghi nhớ một hành động riêng lẻ. Cũng rất đáng chú ý là cách Axis tận dụng simulation để giải quyết bài toán chi phí. Khả năng lưu trạng thái và quay lại đúng điểm thất bại giúp thu thập dữ liệu hiệu quả hơn rất nhiều so với môi trường thực tế, nơi mỗi lần lỗi đều phải reset toàn bộ quy trình. Bên cạnh đó, hướng đi Multi-Embodiment Tasks cho thấy Axis không xây dựng dữ liệu chỉ dành cho một loại robot cụ thể. Việc hỗ trợ nhiều hình thái robot và bimanual teleoperation giúp dữ liệu mang tính tổng quát hơn, phù hợp với mục tiêu phát triển foundation model cho robot. Đây là bước tiến quan trọng vì robot trong thế giới thực không chỉ cần nhiều dữ liệu hơn mà còn cần dữ liệu phản ánh được sự phức tạp của các nhiệm vụ thực tế. Chất lượng và khả năng mở rộng của dữ liệu sẽ là yếu tố quyết định năng lực của thế hệ robot tiếp theo.
Thời gian gần đây các task của @axisrobotics đã có sự phức tạp hơn Trước đây, dữ liệu tập trung vào các thao tác đơn giản: gắp 1 vật, đặt xuống, xong. Bây giờ Axis chuyển sang 2 loại nhiệm vụ khó hơn hẳn: Long-Horizon Tasks (nhiệm vụ tầm dài, nhiều giai đoạn) và Multi-Embodiment Tasks (nhiệm vụ chạy được trên nhiều hình thái robot khác nhau). Đây không chỉ mở rộng về khối lượng mà còn là nâng cấp về độ phức tạp và giá trị của dữ liệu.👇
17
1
22
934
Thai Hoa ⚡(✱,✱) retweeted
24 Dec 2025
How to contribute to @arc testnet? - Go to testnet.arcscan.app/ - Scroll to the bottom or top of the page and click on the "Add Arc Testnet" button to add it to your wallet. - Get some testnet USDC: faucet.circle.com You can request 1 USDC per address per two hours.
65
124
759
111,103
Điều đáng chú ý ở @axisrobotics không nằm ở việc thu thập được bao nhiêu dữ liệu, mà nằm ở cách họ thiết kế hệ thống để tạo ra dữ liệu có giá trị huấn luyện cao hơn. Trong lĩnh vực Physical AI, một trong những thách thức lớn nhất là khoảng cách giữa môi trường mô phỏng và thế giới thực. Robot không chỉ cần thực hiện một hành động đơn lẻ mà còn phải hoàn thành các chuỗi nhiệm vụ dài, xử lý nhiều tình huống khác nhau và thích nghi với các loại phần cứng khác nhau. Việc Axis mở rộng sang các nhiệm vụ Long-Horizon là một bước tiến công nghệ đáng chú ý. Những tác vụ này buộc mô hình phải duy trì ngữ cảnh trong thời gian dài hơn, học cách lập kế hoạch nhiều bước thay vì chỉ phản ứng với từng hành động riêng lẻ. Đây là loại dữ liệu quan trọng để xây dựng các hệ thống robot có khả năng tự chủ cao hơn trong tương lai. Bên cạnh đó, hướng tiếp cận Multi-Embodiment cho thấy Axis đang tập trung vào khả năng tổng quát hóa của mô hình. Thay vì tối ưu cho một loại robot duy nhất, dữ liệu được thiết kế để hoạt động trên nhiều hình thái robot khác nhau. Điều này giúp mô hình học được các nguyên tắc điều khiển mang tính phổ quát hơn và giảm sự phụ thuộc vào từng cấu hình phần cứng riêng lẻ. Một điểm công nghệ khác đáng chú ý là hệ thống kiểm tra theo từng giai đoạn. Việc chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành nhiều cột mốc đánh giá giúp tạo ra tín hiệu huấn luyện rõ ràng hơn, đồng thời cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào cho quá trình đào tạo mô hình. Nhìn tổng thể, Axis không chỉ đang xây dựng một nền tảng thu thập dữ liệu. Họ đang phát triển một hạ tầng dữ liệu có khả năng tạo ra các bộ dữ liệu ngày càng phong phú, có cấu trúc tốt hơn và sát với các tình huống thực tế hơn. Nếu Physical AI cần dữ liệu để phát triển, thì chất lượng, khả năng mở rộng và tính tổng quát của dữ liệu sẽ là yếu tố quyết định. Đây chính là hướng mà Axis đang tập trung xây dựng.
Axis vừa triển khai loạt nhiệm vụ thu thập dữ liệu mới, tập trung vào các tác vụ dài hạn (Long-Horizon) và đa dạng hình thái robot (Multi-Embodiment). Điểm đáng chú ý là người dùng giờ đây có thể tham gia điều khiển robot hai tay và thực hiện các nhiệm vụ được thiết kế để hoạt động trên nhiều loại robot khác nhau. Vì sao điều này quan trọng? • Axis đang từng bước tiến tới các tác vụ robot phức tạp hơn, gần với môi trường thực tế hơn. • Các nhiệm vụ dài hạn giúp mở rộng khả năng thu thập dữ liệu trong môi trường mô phỏng một cách hiệu quả hơn. • Hệ thống kiểm tra theo từng giai đoạn giúp chia nhỏ các tác vụ phức tạp thành những tín hiệu huấn luyện rõ ràng hơn. • Các tác vụ đa hình thái giúp mô hình thích ứng với nhiều loại robot và phương thức điều khiển khác nhau. • Chất lượng dữ liệu không chỉ đa dạng hơn mà còn có độ phức tạp cao hơn. • Mục tiêu của Axis không đơn thuần là thu thập nhiều dữ liệu hơn, mà là tạo ra những bộ dữ liệu có giá trị hơn cho việc huấn luyện Physical AI. Axis đang xây dựng nền tảng dữ liệu để robot có thể học hỏi tốt hơn, thích nghi nhanh hơn và tiến gần hơn tới việc ứng dụng trong thế giới thực.
12
16
337
Thai Hoa ⚡(✱,✱) retweeted
2000 architects 100 partners 244M testnet transactions all BEFORE Arc mainnet
129
99
450
21,895