Joined October 2011
- Tweets 1,985
- Following 139
- Followers 1,190
- Likes 499
230 Photos and videos
Pinned Tweet
May 29
Hari ini gw nyoba bikin mini game web tema robot arm untuk komunitas @axisrobotics namanya AXIS Precision Lab. Idenya sederhana bikin seneng komunitas tapi bantu ngelatih hal yang dekat sama teleop di AXIS seperti baca instruksi, mikir cepat, hitung ringan, pilih objek yang benar, lalu place dengan presisi. Buatku ini bisa jadi cara kecil yang seru buat bawa nuansa pemahaman technical feel nya AXIS ke format yang lebih ringan.
cobain gamenya disini : axisprecisionlab.netlify.app…
bantu ramaikan euy karya anak indo
@AxisRoboticsID
@0xRyzzu
@alanaanastasya
52
14
61
1,570
Ada rasa yang berbeda ketika @axis membawa beberapa arah besar yang akhirnya bertemu dalam satu momentum.
Jun 11
3
15
Jun 12
Usaha yang terarah menghasilkan data yang terarah. Data yang terarah mempercepat kemajuan model di @PrismaXai
11
Jun 11
Di @PrismaXai , yang diukur bukan seberapa lama kamu hadir, tetapi seberapa baik kamu hadir di momen yang menentukan.
11
EnpiciFi (✱,✱) retweeted
Jun 11
Claim your free mint .
> unitsterminal.xyz/ <
2,733
2,631
4,390
223,356
Jun 10
jangan lupa yakk besok ramaikan warga @axisrobotics @AxisRoboticsID , dah intinya Pastikan akun GeoGuessr kalian sudah siap buat besok.........
49
17
49
538
Jun 10
Layakanya Proyek yang ingin bertahan lama @PrismaXai memberi ruang bagi komunitas untuk ikut membentuk arahnya.
17
Jun 9
Yang terasa penting minggu ini bukan hanya progresnya, tapi cara @axisrobotics mulai membuat seluruh loopnya lebih rapi, lebih cepat, dan lebih siap tumbuh.
Jun 8
Axis Weekly
This week was about making the AXIS loop more scalable end to end: automating data-to-model workflows, testing recovery-driven training, expanding TaskGen coverage, and preparing the dataset and model stack for release.
Key updates:
- Data-to-model automation: We used scripts to speed up and standardize several repetitive but critical workflows.
- Continuous-growth training: We completed multi-data-scale training and success-rate comparisons across several failure tasks.
- Failure task expansion: A new batch of failure tasks has been pushed to test, expanding the evaluation range for ablations across data scale, data quality, and randomization.
- TaskGen: Articulated-object generation is now merged into the automatic generation pipeline.
- Model and release prep: We finished the first round of fine-tuning, evaluation, and benchmarking, completed the dataset’s conference submission, and are now improving experimental results for release.
Details below 🧵
3
1
7
152
Jun 9
Update minggu ini terasa kuat karena @axisrobotics tidak hanya menambah hasil, tetapi juga merapikan cara hasil itu terus diproduksi.
51
14
47
171
Jun 8
Bagiku, milestone @axisrobotics seperti ini penting bukan karena angkanya saja, tetapi karena ia membuat gagasan tentang distributed Physical AI data engine terasa jauh lebih nyata.
Jun 7
1M trajectories generated on Axis.
A major milestone for our distributed Physical AI data engine.
1
15
Jun 8
1M trajectories terasa penting bagi @axisrobotics karena ia bukan cuma milestone pertumbuhan, tetapi titik ketika sebuah sistem mulai lebih sulit dibaca sebagai sekadar janji.
11
Jun 7
ketika anda bergabung Di @PrismaXai , yang dihargai bukan hanya kehadiran, tetapi keahlian yang terbukti.
11
Jun 6
Yang dibangun @axisrobotics di sini bukan cuma task yang lebih panjang, tapi distribusi data yang lebih kaya untuk perilaku robot yang lebih umum.
Jun 5
We recently launched a new set of robotic data collection tasks, with a focus on long-horizon tasks (LH) and cross-embodiment tasks (Multi Embodiment). These include bimanual teleoperation and task adaptation across different robot morphologies.
Why this matters:
1. Axis is moving toward more complex, real-world robotic tasks.
2. Long-horizon tasks make complex data collection more scalable in simulation.
3. Staged checkers turn long tasks into clearer training signals.
4. Cross-embodiment tasks help Axis support multiple robot forms and control modes.
5. Axis is improving both the diversity and complexity of data.
6. The goal is not just more data, but more valuable data.
Details below. 🧵
1
19
Jun 6
Arah @axisrobotics terasa lebih jelas, bukan mengejar volume, tetapi membangun data yang lebih bernilai.
13
Jun 6
Incentif yang baik mendorong perilaku yang baik. Perilaku yang baik menghasilkan data yang baik, itulah @PrismaXai
7
Jun 5
Di dunia Physical AI, @PrismaXai berasumsi bahwa data yang tepat jauh lebih berharga daripada data yang banyak.
10
Jun 4
genap 30 hari aku menulis tentang @PrismaXai pelajaran di 30 hari pertama ini bagiku adalah Pemahaman yang jernih adalah fondasi terbaik untuk kontribusi yang bermakna.
2
17
Jun 3
Tidak ada satu orang atau satu tim yang bisa membangun ekosistem sendirian. @PrismaXai menerapkan bahwa Ia dibangun bersama, satu kontribusi kecil pada satu waktu.
10
Jun 2
gara gara task multi embodiment @axisrobotics jujur kami langsung stress di buat nya
@0xRahvanaa @muuuraonx
2
4
81