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कपड़े तह करने से चाय बनाने तक: Mifengpai इंसानी काम को रोबोटों के प्रशिक्षण डेटा में बदलना चाहता है
Maniformer का Mifengpai लोगों को कपड़े तह करने, चाय बनाने और सामान सजाने जैसे काम रिकॉर्ड करने के लिए भुगतान करता है—बशर्ते डेटा जांच में मंज़ूर हो। प्लेटफ़ॉर्म MEgo उपकरणों, मोबाइल ऐप और MEgo Engine को वास्तविक कामकाजी जगहों और डेटा जुटाने वाले प्रतिभागियों से जोड़ता है। कंपनी ने शुरुआती भागीदारी के आंकड़े बताए हैं...
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शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- Maniformer का Mifengpai लोगों को कपड़े तह करने, चाय बनाने और सामान सजाने जैसे काम रिकॉर्ड करने के लिए भुगतान करता है—बशर्ते डेटा जांच में मंज़ूर हो।
- प्लेटफ़ॉर्म MEgo उपकरणों, मोबाइल ऐप और MEgo Engine को वास्तविक कामकाजी जगहों और डेटा जुटाने वाले प्रतिभागियों से जोड़ता है।
- कंपनी ने शुरुआती भागीदारी के आंकड़े बताए हैं, लेकिन अभी ये आंकड़े अपने आप यह साबित नहीं करते कि डेटा से रोबोटों का प्रदर्शन बेहतर हुआ है।
AI संकेत
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How does Shanghai-based physical AI training-data company Maniformer’s crowdsourcing platform, launched in Shanghai on September 23, 2026, u. Article summary: Maniformer’s platform, Mifengpai (觅蜂派), aims to turn ordinary people’s real-world work into paid robot-training demonstrations, addressing CEO Yao Maoqing’s argument that the missing ingredient is abundant human-motion d. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
शंघाई की कंपनी Maniformer ने 23 सितंबर, 2026 को Mifengpai (觅蜂派) लॉन्च किया। विचार सीधा है: लोगों को पहनने योग्य उपकरण देकर उनके असली काम रिकॉर्ड करना, फिर उन रिकॉर्डिंग को रोबोटों के प्रशिक्षण के लायक डेटा में बदलना। कंपनी के CEO याओ माओचिंग का कहना है कि रोबोटों को कारखानों, दुकानों और घरों में उपयोगी बनाने के लिए एल्गोरिदम या हार्डवेयर से अधिक, वास्तविक इंसानी गतिविधियों के बड़े पैमाने पर डेटा की कमी दूर करनी होगी। Mifengpai उसी कमी से निपटने का कंपनी का प्रस्ताव है। 30
Mifengpai पर काम कैसे होता है?
यह प्लेटफ़ॉर्म डेटा जुटाने वाले उपकरण और सॉफ़्टवेयर को काम देने वालों, वास्तविक कार्यस्थलों और प्रतिभागियों से जोड़ता है। आम तौर पर उपयोगकर्ता ऐप में कोई काम चुनते हैं, MEgo उपकरण पहनकर निर्देशित गतिविधि रिकॉर्ड करते हैं और वीडियो जमा करते हैं। जांच में मंज़ूर रिकॉर्डिंग के उपयोगी समय के आधार पर उन्हें भुगतान मिलता है। 19
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लॉन्च की रिपोर्टों में कपड़े तह करना, चाय बनाना और सामान व्यवस्थित करना जैसे काम शामिल हैं। मकसद यह है कि डेटा उन जगहों पर इंसानी गतिविधियों को दर्ज करे जहां वे आम तौर पर होती हैं—सिर्फ रोबोटिक्स लैब में दिए गए प्रदर्शनों पर निर्भर न रहे। 30
MEgo उपकरण और डेटा इंजन की भूमिका
Mifengpai का सिस्टम MEgo उपकरणों, मोबाइल ऐप और MEgo Engine पर आधारित है। लॉन्च कवरेज के मुताबिक, MEgo View सिर पर पहना जाने वाला उपकरण है, जिसके कैमरे 300 डिग्री से अधिक का दृश्य क्षेत्र रिकॉर्ड करते हैं। MEgo Gripper हाथों से की गई गतिविधियों की गति को मिलीमीटर स्तर पर दोबारा बनाने के लिए बनाया गया है। 2
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यहां लक्ष्य केवल साधारण वीडियो रिकॉर्ड करना नहीं है। उत्पाद और लॉन्च संबंधी रिपोर्टों में दृश्य जानकारी के साथ-साथ गति और वस्तुओं से संपर्क से जुड़ा डेटा जुटाने का भी उल्लेख है। इसके बाद MEgo Engine रिकॉर्डिंग को संसाधित, लेबल और गुणवत्ता के आधार पर जांचता है, ताकि उन्हें मॉडल के प्रशिक्षण या मूल्यांकन के लिए तैयार किया जा सके। 25
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यानी लोग वास्तविक परिस्थितियों में काम करके प्रदर्शन-आधारित रिकॉर्डिंग बनाते हैं; उपकरण और सॉफ़्टवेयर का काम उन रिकॉर्डिंग को व्यवस्थित डेटा में बदलना है। कंपनी Mifengpai को प्रतिभागियों, काम की जगहों और रोबोटिक्स के लिए डेटा की मांग के बीच की कड़ी के रूप में पेश करती है। 30
शुरुआती आंकड़े क्या बताते हैं—और क्या नहीं
लॉन्च कवरेज के अनुसार, एक महीने के बीटा परीक्षण में 20,000 लोगों ने पंजीकरण कराया और 13,000 कामों की रिकॉर्डिंग जमा हुई। ये आंकड़े शुरुआती भागीदारी का संकेत देते हैं। लेकिन इनसे यह पता नहीं चलता कि कितनी रिकॉर्डिंग जांच में मंज़ूर हुईं, कितना उपयोगी डेटा तैयार हुआ या उस डेटा से रोबोटों का प्रदर्शन बेहतर हुआ या नहीं। 19
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दूसरी रिपोर्टों में प्लेटफ़ॉर्म पर 22 श्रेणियों, 5,000 से अधिक तरह के काम और 50,000 से अधिक वास्तविक परिवेशों का उल्लेख है। ये कंपनी से जुड़े रिपोर्टेड आंकड़े हैं—डेटा की गुणवत्ता या रोबोटों की क्षमता के स्वतंत्र माप नहीं। 7
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अभी कौन-से सवाल खुले हैं?
Mifengpai लोगों के कामकाजी प्रदर्शन जुटाने और जांच में मंज़ूर रिकॉर्डिंग के लिए भुगतान करने का तरीका पेश करता है। लेकिन लॉन्च के उपलब्ध प्रमाण प्लेटफ़ॉर्म की रूपरेखा और बताई गई शुरुआती गतिविधि तक सीमित हैं। वे स्वतंत्र रूप से यह साबित नहीं करते कि इस डेटा से रोबोट अधिक सक्षम हुए हैं, या मंज़ूर रिकॉर्डिंग की गुणवत्ता और प्रतिभागियों की लंबे समय की कमाई कैसी है।
फर्क अहम है: डेटा जुटाना एक संभावित अड़चन का जवाब हो सकता है, लेकिन यह इस बात का प्रमाण नहीं कि अड़चन दूर हो चुकी है।
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"कपड़े तह करने से चाय बनाने तक: Mifengpai इंसानी काम को रोबोटों के प्रशिक्षण डेटा में बदलना चाहता है" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
Maniformer का Mifengpai लोगों को कपड़े तह करने, चाय बनाने और सामान सजाने जैसे काम रिकॉर्ड करने के लिए भुगतान करता है—बशर्ते डेटा जांच में मंज़ूर हो।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
Maniformer का Mifengpai लोगों को कपड़े तह करने, चाय बनाने और सामान सजाने जैसे काम रिकॉर्ड करने के लिए भुगतान करता है—बशर्ते डेटा जांच में मंज़ूर हो। प्लेटफ़ॉर्म MEgo उपकरणों, मोबाइल ऐप और MEgo Engine को वास्तविक कामकाजी जगहों और डेटा जुटाने वाले प्रतिभागियों से जोड़ता है।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
कंपनी ने शुरुआती भागीदारी के आंकड़े बताए हैं, लेकिन अभी ये आंकड़े अपने आप यह साबित नहीं करते कि डेटा से रोबोटों का प्रदर्शन बेहतर हुआ है।