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DI小狄 2.0

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170,003 次观看 • 1 个月前 •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

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跟諾亞一起去參加ㄌ咒的多重宇宙！沈浸式恐怖體驗活動！超級厲害超級好看而且活動辦得很好耶整個活動場氛圍營造得很恐怖也很還原沈浸式電影環節我們都被嚇爛超多次一直嚇到抱在一起縮爛超好笑這部明明我都我看過三次驚嚇點有什麼我都還記得但還是被嚇爆ㄌ現場營造的氛圍仿造像電影中一樣，燈光、音效還有演員會像電影中ㄉ一樣出現真的很可怕⋯完全沈浸式體驗真的很讚！反正懶人包就是：我超級想尿尿可是我根本不敢中場自己去而且那邊山區真的很黑很可怕，廁所又是流動廁所晚上也超黑，所以想說看完再去上⋯ 所以我就憋ㄌ整場但是某一段電影中有超大聲響然後他們在旁邊製造音效放了超大聲鞭炮兩聲蹦蹦他蹦蹦的同時我也是崩不住ㄌ不小心漏ㄌ幾滴⋯⋯

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庫洛姆Kuromu✨

15,580 次观看 • 5 个月前

回國後超級充實~每天過著工作跟玩樂實踐的日子~然後被餵食了好幾頓，想起之前還沒參加聚會的時期也幾乎都在私約吃好吃滿，這次無論是自己的S屬性還是M屬性都欠缺充電也都非常飢渴~想虐爆別人也想被虐爆🥺🥺 Ps:第一次tk別人到手指頭在發炎，現在連握筷子還有拿手機，手指頭都好痛QQ #tickle #ticklish

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串串

38,714 次观看 • 2 年前

收到蠻多朋友關心說我沒上推特其實還是都會看只是沒什麼在更新或留言有約也未必有拍素材開始使用的初衷就不是為了盈利或流量說穿了還是色·慾享受每一次互動的美好探索性愛的任何可能每一次的相約都是一段充滿驚喜的體驗歡迎女孩們暗示我可以約妳用彼此最舒服的方式不負遇見

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老爺

17,722 次观看 • 1 年前

我的阿朶活動報名初體驗大公開！🤩 五年前第一次報名超緊張那時候根本沒有參考資料哪像現在你們有影片看！（驕傲✨ 詢問場次還可以報名嗎阿朶回覆：可以吧（吧？！！現在回想都覺得超好笑🤣 我還懷疑過是不是詐騙猶豫過後還是衝了！一試成主顧從此深陷在阿朶企画💖 現在的報名流程超完整，還有好多種方式可以選，新粉真的太幸福了🥹 還有一點我超愛阿朶活動的原因每場開放的名額不多，就是為了維持高品質，讓每一次互動都更精緻、用心❤️ 這種貼心真的很難不愛！真的！不是阿朶的男優我可不參加！ 📽️回憶影片就是會有很多未公開過的照片，都是我之前參加活動拍的，很珍貴！請享用🥰 更多活動內容追蹤阿朶企画 ☆ 台湾アド企画 | ADUO X TPEnt. 及阿朶企画臉書💛 #阿朶企画 #男優領導品牌 #不是阿朶企画的男優活動我可是不參加的唷

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喬喬❤️

29,792 次观看 • 1 年前

十九次空中加油，飛了近二十二個小時，前後花掉十一天。這是一九九七年台灣第一批 F-16 從美國飛回來的紀錄。三段航線，德州沃斯堡飛夏威夷、夏威夷飛關島、關島飛嘉義，平均一小時就要接一次油。二十九年後，同一條航路上又有 F-16 在飛。起點一樣是沃斯堡，終點換成了台東志航基地。這批新機這幾天停在關島，等著飛最後一段，軍方說全程大約十幾次加油。適形油箱多帶四百五十加侖的油，加油次數比二十九年前明顯減少。這批飛機的名字很容易讓人搞混。空軍現役的 F-16V，是鳳展專案把一九九零年代的老機體送去升級來的，二零二三年底全部做完。正在飛回來的這批屬於鳳翔專案，六十六架，全新出廠，原廠型號寫的是 F-16C/D Block 70。兩批最後都叫 F-16V，但一批是舊機翻新，一批是新機。新機的強項不在雷達。APG-83 主動電子掃描陣列雷達，升級過的舊機裝的是同一款，這句話是空軍司令部自己講的，官網上寫得清清楚楚。真正的差別在機體本身。Block 70 的結構壽命是一萬兩千飛行小時，早期 F-16 的原始設計壽命大約八千。機身上側多了一對適形油箱，滯空更久。所以兩千四百七十二億台幣買到的，主要是時間，機隊的壽命從這批飛機開始重新計算。不過這個案子真正值得看的地方，在還沒到位的三樣東西上。第一樣是飛機本身。原本規劃今年底前六十六架全數交完，現在確定做不到，國防部還沒公布新的完成年份。美方那邊排了兩班制、一天開工二十小時趕工。這也不是台灣獨有的問題，格林維爾那條產線積壓上百架，保加利亞的第二批一路延到二零三零年。第二樣是電戰系統。新機規劃搭載一套叫蝮蛇之盾的內嵌式電戰系統，跟雷達整合之後能擴大威脅預警的範圍。上報今年七月報導，因為供應商產能落後，首批返台的飛機沒有裝這套系統。這條消息國防部沒有證實，目前也只有這一家媒體報過。第三樣是地面設施。志航基地的整建案要蓋機庫、整補存放庫跟滑行道，原訂民國一一五年完工，也就是今年，正好接新機進駐。現在期程延到一一七年。其中機堡那個統包工程更麻煩，招標六次都沒標出去，第七次才決標，完工日期落在二零二八年一月。配套比飛機晚了兩年。一架停在露天的四代半戰機，跟一架停在機堡裡的，在對手飛彈面前是兩種不同的資產。在機堡蓋好之前，這些新機停在哪裡、怎麼防護，軍方沒有公開說明。新聞大多停在「新戰機要回來了」，但戰機從來不是單獨作戰。跑道、機堡、電戰系統、地勤人力，任何一項沒跟上，那六十六架的戰力就打折。影片裡有一張圖我自己很喜歡，兩條時間軸並排，飛機那條到了，配套那條還在延。✈️ 影片裡首批 F-16 Block 70 抵達德州的照片與影片，由攝影師 Jake Woodward 授權使用。

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fox hsiao

27,043 次观看 • 16 天前

【媒體不會告訴你：防空陣地遭到摧毀防空飛彈發射失敗沒有空優仍然能打到對手本土的原因】媒體告訴你，以色列的防空火力非常強大，卻沒告訴你這些系統因為頻繁接戰，不但可能被摧毀，還會因為妥善率下降，造成發射失敗。以色列實際上管制媒體，嚴禁上傳該國受損的相關影片，但還是不斷有影片流出。 #防空陣地遭到摧毀與發射失敗實錄第一段影片是鐵穹防空系統位於市區的陣地，發射飛彈攔截大型無人機，卻在陣地位置暴露後，遭到彈道飛彈摧毀的整個過程。 #防空缺口在無人機時代更危險在防空飛彈消耗殆盡之前，若防空陣地遭到摧毀，或是飛彈系統發射到開始出現人為失誤、機械故障造成妥善率下降，都會出現防空缺口。尤其鐵穹系統是固定陣地，只要部署地點曝光，對於彈道飛彈來說，並不是很難處理的目標。一旦防空陣地出現缺口，尤其是防衛人口密集的大都會，只要幾架中大型自爆無人機飛入爆炸，都會造成損失，以及對民心士氣打擊。很多人都認為，伊朗根本沒有空優，這仗還怎麼打？傳統意義上的空優在無人機蜂群攻勢與高超音速飛彈問世後，已經被重新洗牌。無人機蜂群攻勢是指利用數百架的中大型無人機，飽和守方的防禦系統，就算被攔截也划算，因為中大型無人機的造價遠低於防空飛彈。高超音速飛彈（hypersonic glide vehicle，HGV）指末端突防（突破防衛）速度超過5馬赫，而且能夠在飛行途中「可控制的多次機動變軌」，而且HGV多次變軌後，自己的導引系統不會亂掉，且末段仍能精準導引，擊中目標時在彈頭爆炸威力毀傷半徑內的飛彈。

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Tesla

238,227 次观看 • 1 年前

Codex 內建 Image2 是真有太好用了。我本來只是想測看看能不能生成 2D game sprite，結果發現Image2已經可以很穩地產出角色動作的 sprite sheet，然後就順手做了一個 Skill 可以一句prompt生成任何的 2D 動畫。從 prompt設計 → image gen → sprite sheet → cleanup → transparent PNG → animated GIF 全部都是codex 一手包辦。甚至生成完之後，還會自己 review、微調，直到輸出比較乾淨的結果。再也不用丟到canva手動去除背景，也不用額外串 image API，只需要下一句 prompt，任何 2D 元素 Sprite 跟 gif 都可以直接生成。現在真的是解放雙手時代，我老婆的補習班教學影片也都請agent來做了，10分鐘就可以做完一整個學期總共90分鐘的複習影片，重點是質感還不差，之後有機會再來分享。 agent-sprite-forge 是開源的，連結在留言。

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0xFunky

128,626 次观看 • 4 个月前

新一代股神也看好機器人 / Physical AI 賽道了。我把鏈上剩下的 SOL 都拿去買 CodecFlow 放著了，不然拿著 SOL也是一直跌，就當長期投資看好的賽道了😂 Codec 大概是我看到目前幣圈機器人賽道中最優質項目了。不是單純蹭 AI Agent 敘事，而是真的在做 Robotics 的底層執行層，讓 AI 不只會聊天、會思考，而是能夠在模擬環境、桌面環境，甚至未來的實體機器人裡執行任務。團隊本身對 Robot 開發經驗很深，基本上有新的Robot技術他們也第一時間做嘗試整合進codec核心，團隊也和 Hugging Face LeRobot 生態有合作關係（LeRobot 目前算是開源機器人學習裡很重要的方向）我也去玩了一下 Codec 最近做的 SimArena，SimArena 簡單講就是讓你可以直接在瀏覽器裡建立機器人模擬環境、跑任務、收集資料，甚至接到後續訓練流程，確實滿好玩的，雖然v1感覺還是有點難上手，但我還是模擬操作了近期很夯的狗狗機器人跟G1 機器人。團隊也說很多大學和 bootcamp 已經開始用 SimArena 了，一般搞模擬基本上要搞好幾週的環境設定，現在 2-3 小時就能跑起來，也算是把機器人開發的門檻打下來了。這樣一直在Build的優質項目才3M，我感覺還是有點低估了。 Always DYOR。

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0xFunky

23,301 次观看 • 3 个月前

很多人可能對於無人機的好壞沒有概念就算講了再多數據資料也很難想像所以才會對於藍白擋掉無人機這個舉動沒有太大的反彈那讓各位來看這隻簡單粗暴的影片應該就可以迅速理解 #Redbull 拍了一部短片讓無人機去跟F1賽車拚速度結果一台可以跑到300km/H的F1被無人機狠狠甩在後頭換個概念來講無人機跑得比我們台灣高鐵還快大家想像一下如果每台無人機都搭載武器/投擲性炸彈/導彈，再讓它們去追殺敵人，那會是多麼可怕的毀滅性戰爭工具烏克蘭就是靠無人機把俄羅斯打的節節敗退，還反攻打到俄羅斯的家裡去而這就是藍白拚盡全力也要擋掉的無人機你們台灣越需要什麼，藍白就越極力擋掉畢竟他們的主席已下令要讓你們台灣人乖乖「躺好躺滿」

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支布林殺手の紅魔亂舞篇

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終瑜可以在7-11看到滿滿的子瑜啦～ TZUYU x 7-ELEVEN 星級饗宴💙 今天上市當然要搶先買來吃現在看到家附近的7-11出現滿滿子瑜還是覺得有點不真實🥹 這次買了5款聯名新品我自己最喜歡的是麻辣奶油鮮蝦義大利麵真的滿好吃的，但對不太吃辣的人來說也是真的辣難怪子瑜會說「好過癮喔～」🤣 台韓半半炸雞便當我自己覺得比較普通就是想像得到的味道其他三個就也還行然後我們抽了6包小卡一直重複最後還加碼再抽2包（賭博Bad) 結果還是沒抽到瑜擔朋朋最想要的閃卡明天(3/18)開始才有集點活動大家可以等明天再去7-11吃吃看特別感謝 boo帶滿滿的TZUVELY hao一起在半夜把食物吃完（？） #7ELEVEN #星級饗宴 #711瑜你相遇

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Rubio 汝彼噢

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甘謝，苗栗陣頭雙偏異兄弟預約3小時全程服務。這兄弟很聽話，自己帶了玩具（有特殊狀況）過程還自己玩。趁著他女友開工時間，他想好好放鬆一下，想要身體也「開工」，整個過程，幹，機掰勒，有多騷，有多爽，幹，是多癢，從床上操，操到把他抓到樓梯繼續操，整個腳抖直接噴尿，到跪下來，後面拿他的玩具操他，還自己玩了起來，機掰毛勒，最後他整個虛脫到趴下，跟我說休息，他沒力氣了，我直接在用他的玩具插下去，讓他直接繼續爽。你娘勒，要離開時，他玩具還插著，直接送我出去，幹，機掰騷。（過程兄弟還滿聽話，預約時，也很老實的跟我說了「一切」感謝你的配合）以下各位直接聽影片的聲音就好（懂的人就懂，懂的用詞帶過就好） #歡迎私訊了解約 #全省外出服務 #保證保密個人隱私

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異男台，單親爸，外出按摩

13,798 次观看 • 1 年前

繼初版作品釋出後，潘多拉收集了許多玩家的建議，在初版的基礎上再次從植眉、上色、支撐與內模修飾工藝上做提升。為了能忠實呈現新舊版本的皮膚質感給大家參考，這次使用了同樣的頭模做展示，並儘量的營造出日光照射效果，也選用相機取代了手機進行拍攝～照片與影片中將以V1代稱初版，以V2代稱新版下面是個人對於新版優化的主觀感覺～ • 寫實上色相當適合外出，在日光下能呈現出很自然的膚色觀感，不會有初版明顯的紋理反光，雖然但這次拍攝用的版本皮膚色調稍微有點偏深，我自己可能會考慮在完妝階段使用蜜粉與打亮的修飾提亮膚色，如果有其他玩家想入手的話也許之後可以透過訂製來微調皮膚色調。 • 鼻樑的支撐有所強化，從原本的鼻樑位置上多增加了延伸至眼窩的支撐，可以從眼部開口鄰近鼻樑的位置看到服貼度更加強化了。 • 矽膠材質在初版的基礎下同樣相當柔軟與強韌，經歷了一週的拍攝放置在室溫條件下矽膠本體並不會出油還能保有淡淡甜甜的香氣。 • 以新版的表現來說優化的提升是相當有感的，後續我將會優先以新版本做後續改造計劃（已經開始期待了😚） *如果想知道初版體驗的細節歡迎移駕到初版評測的附加的貼文前往觀看～潘多拉魔盒

繼初版作品釋出後，潘多拉收集了許多玩家的建議，在初版的基礎上再次從植眉、上色、支撐與內模修飾工藝上做提升。為了能忠實呈現新舊版本的皮膚質感給大家參考，這次使用了同樣的頭模做展示，並儘量的營造出日光照射效果，也選用相機取代了手機進行拍攝～照片與影片中將以V1代稱初版，以V2代稱新版下面是個人對於新版優化的主觀感覺～ • 寫實上色相當適合外出，在日光下能呈現出很自然的膚色觀感，不會有初版明顯的紋理反光，雖然但這次拍攝用的版本皮膚色調稍微有點偏深，我自己可能會考慮在完妝階段使用蜜粉與打亮的修飾提亮膚色，如果有其他玩家想入手的話也許之後可以透過訂製來微調皮膚色調。 • 鼻樑的支撐有所強化，從原本的鼻樑位置上多增加了延伸至眼窩的支撐，可以從眼部開口鄰近鼻樑的位置看到服貼度更加強化了。 • 矽膠材質在初版的基礎下同樣相當柔軟與強韌，經歷了一週的拍攝放置在室溫條件下矽膠本體並不會出油還能保有淡淡甜甜的香氣。 • 以新版的表現來說優化的提升是相當有感的，後續我將會優先以新版本做後續改造計劃（已經開始期待了😚） *如果想知道初版體驗的細節歡迎移駕到初版評測的附加的貼文前往觀看～潘多拉魔盒

Bella Paprika

41,607 次观看 • 1 年前

這是最棒也是最焦慮的時代。每個月的AI工具的訂閱費越來越貴，GPT-5.4出來實測後確實還不錯，就直接升級了，Claude 肯定是Max 20x開到滿，Google也是訂閱了Ultra方案，主要是為了用Antigravity來撸 Claude Opus 4.6。現在每天的開發效率完全不是同一個量級，這幾天也都在專心優化自己開發的多智能體框架 VibHQ，並用這個框架做了一個手機跟電腦都互通的平台來管理所有的 Cli Agents，不用開remote session就可以在手機遠端使用codex跟claude code。已經用這個做了不少Projects Teams，其中做了 PM Bot 策略優化 Team，AI 自己規劃、自己執行、自己 QA，現在這個框架已經慢慢符合我對 Multi-Agents 的想像了，接下來就是多跑一點收集更多數據來優化整個框架。一人公司，帶著一整個專業的 AI 工程團隊。

這是最棒也是最焦慮的時代。每個月的AI工具的訂閱費越來越貴，GPT-5.4出來實測後確實還不錯，就直接升級了，Claude 肯定是Max 20x開到滿，Google也是訂閱了Ultra方案，主要是為了用Antigravity來撸 Claude Opus 4.6。現在每天的開發效率完全不是同一個量級，這幾天也都在專心優化自己開發的多智能體框架 VibHQ，並用這個框架做了一個手機跟電腦都互通的平台來管理所有的 Cli Agents，不用開remote session就可以在手機遠端使用codex跟claude code。已經用這個做了不少Projects Teams，其中做了 PM Bot 策略優化 Team，AI 自己規劃、自己執行、自己 QA，現在這個框架已經慢慢符合我對 Multi-Agents 的想像了，接下來就是多跑一點收集更多數據來優化整個框架。一人公司，帶著一整個專業的 AI 工程團隊。

0xFunky

13,187 次观看 • 6 个月前

更新了之前做的《歌回救星》👍🏻 簡單說明一下：這個是為了解決我每次都會忘記開關BGM，還有忘記打歌單的問題自己做的軟體大概就是有兩個音軌，一軌BGM和一軌伴奏（伴奏可以設定一個清單）播放伴奏的時候會自動暫停BGM，伴奏停止或暫停，BGM就會自動繼續播放還會自動顯示當下唱的歌，和完整歌單想顯示的歌名、字型、顏色、跑馬燈都可以自己調整來符合obs裡的場景更新的內容： 1.之前的版本是OBS擷取視窗再用色度鍵去背，後來發現去背會有些問題，現在改成OBS用瀏覽器擷取html，就沒這個問題了 2.想到有時候會播放YouTube上的伴奏，所以軟體也加上了播放YouTube音樂的功能 3.也可以把設定儲存成專案測試性地多做了一個CSS設定的功能，想說如果想要美美的歌單可以自己做CSS 但是還有點問題，之後再改🥲 現在的話可以用網頁擷取歌名和歌單，截掉多餘的部分，再放個好看的底圖或框框

更新了之前做的《歌回救星》👍🏻 簡單說明一下：這個是為了解決我每次都會忘記開關BGM，還有忘記打歌單的問題自己做的軟體大概就是有兩個音軌，一軌BGM和一軌伴奏（伴奏可以設定一個清單）播放伴奏的時候會自動暫停BGM，伴奏停止或暫停，BGM就會自動繼續播放還會自動顯示當下唱的歌，和完整歌單想顯示的歌名、字型、顏色、跑馬燈都可以自己調整來符合obs裡的場景更新的內容： 1.之前的版本是OBS擷取視窗再用色度鍵去背，後來發現去背會有些問題，現在改成OBS用瀏覽器擷取html，就沒這個問題了 2.想到有時候會播放YouTube上的伴奏，所以軟體也加上了播放YouTube音樂的功能 3.也可以把設定儲存成專案測試性地多做了一個CSS設定的功能，想說如果想要美美的歌單可以自己做CSS 但是還有點問題，之後再改🥲 現在的話可以用網頁擷取歌名和歌單，截掉多餘的部分，再放個好看的底圖或框框

沐橙 Noon🌞

26,617 次观看 • 1 年前

這次做了霓neon 3.0 的鼠標真的超級開心 ✨ 看霓霓ㄤ也一年半拉!!! 這次看到新衣裝的時候，真的忍不住衝動開畫這個鼠標（雖然中間被很多事情打斷，但最後還是順利做出來了!!!）這次的動畫表現，自己真的超級喜歡!! 不管是動態感還是小細節，都比以前更豐富、也更可愛了 🥹🩷🧡🩵 能把自己喜歡的 V，親手畫成每天都會用到的鼠標，對我來說真的很有紀念價值。很開心能遇見霓們。🩷🧡🩵 這次也有把檔案整理好放在留言區，大家都可以自由下載使用喔！雲端裡面也有附上教學，照著步驟設定就可以輕鬆完成 👍 #KiraliArt #YuzumiArt #Reipaint #pixelart

這次做了霓neon 3.0 的鼠標真的超級開心 ✨ 看霓霓ㄤ也一年半拉!!! 這次看到新衣裝的時候，真的忍不住衝動開畫這個鼠標（雖然中間被很多事情打斷，但最後還是順利做出來了!!!）這次的動畫表現，自己真的超級喜歡!! 不管是動態感還是小細節，都比以前更豐富、也更可愛了 🥹🩷🧡🩵 能把自己喜歡的 V，親手畫成每天都會用到的鼠標，對我來說真的很有紀念價值。很開心能遇見霓們。🩷🧡🩵 這次也有把檔案整理好放在留言區，大家都可以自由下載使用喔！雲端裡面也有附上教學，照著步驟設定就可以輕鬆完成 👍 #KiraliArt #YuzumiArt #Reipaint #pixelart

響響hibikii | Pixel Artist

52,890 次观看 • 3 个月前

一台六輪的地面機器人停在碎石地上，上面躺著一名雙腿重傷的烏克蘭士兵。這台機器人正載著他往後方撤，走到一半被俄軍無人機打掉了。兩名第 475 獨立突擊團的突擊兵剛拿下俄軍陣地，回程被俄軍的「閃電」自殺無人機打中，兩人雙腿重傷。同袍派出的地面後送機器人載著兩人撤離，返程途中又被另一架無人機擊中，停在開闊地上。突擊連連長波爾斯基沒有穿防彈衣，開著一台皮卡高速駛進危險區，一個人把兩名傷兵搬進車斗載走，軍方表示他沒有等待命令。搬運那一段超過一分鐘，全程曝在沒有遮蔽的開闊地。該團指揮官表示，如果他沒趕到，再過 10 到 15 分鐘第二架無人機就會飛來。打傷他們的「閃電」一架大約 1,600 美元，機身是膠合板和發泡材做的。FPV 無人機把前線後方 10 到 20 公里變成殺傷區，傷兵躲上幾小時到幾天才等到後送已經很普遍。烏軍的地面機器人光是今年 6 月就跑了超過一萬六千六百趟後送與後勤，今年以來已簽約超過兩萬兩千台。機器人接手了大部分路程，這次沒接手的是最後那幾百公尺，補上的是一個沒穿防彈衣的人和一台民用皮卡。影片最後那段，皮卡開進的是架在公路上方的防無人機網。烏克蘭現在得幫整條補給路加蓋，車才走得過去。

一台六輪的地面機器人停在碎石地上，上面躺著一名雙腿重傷的烏克蘭士兵。這台機器人正載著他往後方撤，走到一半被俄軍無人機打掉了。兩名第 475 獨立突擊團的突擊兵剛拿下俄軍陣地，回程被俄軍的「閃電」自殺無人機打中，兩人雙腿重傷。同袍派出的地面後送機器人載著兩人撤離，返程途中又被另一架無人機擊中，停在開闊地上。突擊連連長波爾斯基沒有穿防彈衣，開著一台皮卡高速駛進危險區，一個人把兩名傷兵搬進車斗載走，軍方表示他沒有等待命令。搬運那一段超過一分鐘，全程曝在沒有遮蔽的開闊地。該團指揮官表示，如果他沒趕到，再過 10 到 15 分鐘第二架無人機就會飛來。打傷他們的「閃電」一架大約 1,600 美元，機身是膠合板和發泡材做的。FPV 無人機把前線後方 10 到 20 公里變成殺傷區，傷兵躲上幾小時到幾天才等到後送已經很普遍。烏軍的地面機器人光是今年 6 月就跑了超過一萬六千六百趟後送與後勤，今年以來已簽約超過兩萬兩千台。機器人接手了大部分路程，這次沒接手的是最後那幾百公尺，補上的是一個沒穿防彈衣的人和一台民用皮卡。影片最後那段，皮卡開進的是架在公路上方的防無人機網。烏克蘭現在得幫整條補給路加蓋，車才走得過去。

fox hsiao

31,674 次观看 • 20 天前

這是我第一次聽到 Jim Fan 的演講，非常幽默有趣，然後我覺得有生之年大概買一台人形機器在家處理家事、幫你洗頭髮大概穩了，好好活著，各位。在 AI 領域，我們常聽說圖靈測試（Turing Test）是衡量機器能否展現與人類無異對話能力的里程碑。如今，大型語言模型（LLM）似乎已悄悄地通過了這個測試，但大家對其突破已習以為常，甚至會因為語音助理慢了幾秒或程式碼沒被完全除錯而抱怨連連。 NVIDIA AI 研究總監、身為廣受矚目人形機器人專家 Jim Fan 指出，當前業界對 LLM 的驚人進步視為「只是又一個平常的星期二」（just yet another Tuesday），這反映了我們對文字世界 AI 的標準已大幅提高。然而，當我們將目光轉向現實世界，讓機器人進行物理操作時，會發現挑戰巨大得多。 Jim Fan 在演講中提出了一個引人深思的概念：「物理圖靈測試 (Physical Turing Test)」。這個測試的想像情境是：如果你回家後，看到雜亂的房間被整理得乾淨俐落，甚至還準備了一頓浪漫的燭光晚餐，而你無法分辨這是由真人還是機器人完成的，那代表這個機器人通過了物理圖靈測試。但現實呢？看看那些連站起來都困難的人形機器人，或是嘗試為主人做早餐卻搞得一團亂的機器手臂（雖然辨識出牛奶值得給 A-，但湯匙餵食的確是 VIP 等級的體驗），我們離「物理圖靈測試」還差得很遠。實體 AI 的最大瓶頸：資料飢渴症為什麼物理圖靈測試如此困難？ Jim Fan 點出了核心問題：資料。LLM 研究人員抱怨網際網路資料快被用完，稱其為 AI 的「化石燃料」。但對機器人學家來說，我們甚至連這種「化石燃料」都沒有。真實世界的機器人資料——例如關節的精確控制訊號、連續的運動軌跡——是無法從網路上抓取的。這些資料必須透過昂貴且耗時的「遙控操作」（teleoperation）方式收集，也就是由真人穿戴感應裝置來遠端控制機器人，手把手地教它完成任務（例如從烤麵包機拿出麵包再淋上蜂蜜）。這種方式極度沒效率，Jim Fan 將其比喻為燃燒「人類燃料」(human fuel)，比化石燃料還稀缺，每天每個機器人頂多運作 24 小時，而且真人會累，機器人更容易壞。這嚴重限制了機器人學習的多樣性和規模，形成了一個巨大的資料瓶頸。模擬世界的核能：突破資料荒的救星要突破這個瓶頸，唯一的出路是「模擬 (Simulation)」，找到機器人學的「核能」。Jim Fan 介紹了NVIDIA為此推進的三階段模擬策略：模擬 1.0：數位分身 (Digital Twin) 概念：在虛擬世界中建立機器人和環境的一對一精確拷貝。方法：利用高效能的向量化物理引擎，可以在單一 GPU 上模擬上萬個環境，速度比現實世界快上萬倍。結合「領域隨機化 (Domain Randomization)」技術，在模擬時隨機改變重力、摩擦力、物體重量等參數，迫使 AI 在各種條件下都能執行任務。優勢：極快的訓練速度。訓練出的模型可以直接零次轉移 (zero-shot) 到真實世界機器人上，無需微調。例如，訓練機械手在模擬中轉筆，訓練機器狗在球上平衡，訓練人形機器人行走（10 年訓練量在 2 小時模擬完成）。一個僅有 150 萬參數的神經網路就足以捕捉人形機器人全身平衡和敏捷動作的複雜控制。限制：數位分身需要人工精確建模，建立複雜環境耗時費力，模擬的多樣性仍然受限於人工設定的範圍。模擬 2.0：數位表親 (Digital Cousin) 概念：開始在模擬中引入生成式 AI。雖然不像數位分身那樣是精確拷貝，但能產生足夠多樣的環境和場景，「像數位分身的表親」。方法：利用 3D 生成模型生成場景中的各種物品（如家具），使用擴散模型（Diffusion Model）生成紋理貼圖，利用 LLM 根據文字提示生成場景佈局的 XML 檔案。 NVIDIA 的 Robocasa 框架就是例子，可以生成大規模、包含日常任務的模擬場景，除了機器人本身，其他幾乎都是生成的。優勢：顯著增加了環境和任務的多樣性。可以在模擬中進行遙控操作，然後將軌跡變異、擴展到更多生成的環境中，實現 N (環境數) * N (動作變異數) 的資料乘法爆炸。雖然畫面真實度可能不及真實世界，但「足夠接近」。限制：相較於 1.0，運行速度可能較慢，仍部分依賴傳統渲染管線。模擬 3.0 (世界模型 / 擴散模型)：數位遊牧者 (Digital Nomad) 概念：直接利用生成式模型（特別是影片擴散模型）來模擬物理世界的互動，擺脫對傳統物理引擎的依賴。方法：以大量真實世界影片（數百萬段網路影片）訓練影片擴散模型，使其學會模擬各種複雜的物理現象（如流體、軟體變形）。 NVIDIA 的研究表明，只需用真實機器人實驗室收集的少量領域特定資料微調通用的影片生成模型，就能讓模型學會模擬機器人的精確互動。優勢：極致的多樣性。影片擴散模型能模擬任何它在訓練資料中「看過」或「想像」的互動，不受傳統物理引擎的限制（例如模擬機器人彈烏克麗麗，即便硬體不支援，模型也能「畫」出來）。這就像讓機器人漫遊在影片模型的「夢境空間」（dream space）——一個壓縮了海量網路影片的多元宇宙，實現「萬物、處處、一時」(Everything Everywhere All at Once) 的互動學習。僅僅一年時間，影片生成模型在物理真實度上（例如變形麵條）的進步，就超越了傳統圖學 30 年的發展。速度：目前運行可能較慢，但具備隨算力呈指數級成長的巨大潛力。具身縮放定律與 GR00T N1 Jim Fan 總結，傳統模擬（1.0）的速度快但受限於多樣性，而生成式模擬（2.0/3.0）雖可能起步慢但能隨算力呈指數級擴展其多樣性。這兩種模擬方式的結合，將是為下一代機器人系統提供龐大訓練資料的「核能」。這也意味著，對 AI 算力的需求只會越來越大，那些認為算力問題會迎刃而解的人需要再三思考。藉由這些模擬技術產生的海量資料，NVIDIA 開發了「視覺語言行動模型 (Vision Language Action Model, VLA)」，能接收圖像和語言指令，並直接輸出機器人的運動控制訊號。今年 GTC 大會上黃仁勳發表的 GR00T N1 模型就是一個實例，它能在真實世界執行抓取香檳、工廠零件甚至多機器人協調等任務。 GR00T N1 已開源，NVIDIA 也計劃將未來的模型開源，以普及「實體 AI」。物理 API：通往新世界的入口實體 AI 的最終目標，是實現「物理 API (Physical API)」。想像一下，就像 LLM API 讓軟體能夠操作數位世界的位元 (bits) 一樣，物理 API 將賦予軟體操作現實世界的原子 (atoms) 的能力。透過這個 API，你可以讓軟體直接控制物理致動器，改變物理世界的狀態。這將催生全新的經濟模式和應用場景：物理提示 (Physical Prompting)：不再只用文字，而是結合視覺和語言等方式更直觀地教導和指示機器人。物理應用商店和技能經濟 (Physical App Store & Skill Economy)：米其林大廚不必親自下廚，他可以「教導」機器人他的獨家烹飪技巧，並將這個技能作為服務販售，讓任何擁有機器人的家庭都能享受到米其林級的晚餐。 Jim Fan 引用黃仁勳的話再次強調，未來「每一個會移動的東西都將是自主的」。總有一天，你回家會看到乾淨的沙發和燭光晚餐，伴侶對你微笑而不是責備你沒做家事——而那一天，我們通過物理圖靈測試的時刻，很可能就像 LLM 通過圖靈測試一樣，在世人眼中「只是又一個星期二」。這正是驅動 Jim Fan 和團隊每天努力的動力。

這是我第一次聽到 Jim Fan 的演講，非常幽默有趣，然後我覺得有生之年大概買一台人形機器在家處理家事、幫你洗頭髮大概穩了，好好活著，各位。在 AI 領域，我們常聽說圖靈測試（Turing Test）是衡量機器能否展現與人類無異對話能力的里程碑。如今，大型語言模型（LLM）似乎已悄悄地通過了這個測試，但大家對其突破已習以為常，甚至會因為語音助理慢了幾秒或程式碼沒被完全除錯而抱怨連連。 NVIDIA AI 研究總監、身為廣受矚目人形機器人專家 Jim Fan 指出，當前業界對 LLM 的驚人進步視為「只是又一個平常的星期二」（just yet another Tuesday），這反映了我們對文字世界 AI 的標準已大幅提高。然而，當我們將目光轉向現實世界，讓機器人進行物理操作時，會發現挑戰巨大得多。 Jim Fan 在演講中提出了一個引人深思的概念：「物理圖靈測試 (Physical Turing Test)」。這個測試的想像情境是：如果你回家後，看到雜亂的房間被整理得乾淨俐落，甚至還準備了一頓浪漫的燭光晚餐，而你無法分辨這是由真人還是機器人完成的，那代表這個機器人通過了物理圖靈測試。但現實呢？看看那些連站起來都困難的人形機器人，或是嘗試為主人做早餐卻搞得一團亂的機器手臂（雖然辨識出牛奶值得給 A-，但湯匙餵食的確是 VIP 等級的體驗），我們離「物理圖靈測試」還差得很遠。實體 AI 的最大瓶頸：資料飢渴症為什麼物理圖靈測試如此困難？ Jim Fan 點出了核心問題：資料。LLM 研究人員抱怨網際網路資料快被用完，稱其為 AI 的「化石燃料」。但對機器人學家來說，我們甚至連這種「化石燃料」都沒有。真實世界的機器人資料——例如關節的精確控制訊號、連續的運動軌跡——是無法從網路上抓取的。這些資料必須透過昂貴且耗時的「遙控操作」（teleoperation）方式收集，也就是由真人穿戴感應裝置來遠端控制機器人，手把手地教它完成任務（例如從烤麵包機拿出麵包再淋上蜂蜜）。這種方式極度沒效率，Jim Fan 將其比喻為燃燒「人類燃料」(human fuel)，比化石燃料還稀缺，每天每個機器人頂多運作 24 小時，而且真人會累，機器人更容易壞。這嚴重限制了機器人學習的多樣性和規模，形成了一個巨大的資料瓶頸。模擬世界的核能：突破資料荒的救星要突破這個瓶頸，唯一的出路是「模擬 (Simulation)」，找到機器人學的「核能」。Jim Fan 介紹了NVIDIA為此推進的三階段模擬策略：模擬 1.0：數位分身 (Digital Twin) 概念：在虛擬世界中建立機器人和環境的一對一精確拷貝。方法：利用高效能的向量化物理引擎，可以在單一 GPU 上模擬上萬個環境，速度比現實世界快上萬倍。結合「領域隨機化 (Domain Randomization)」技術，在模擬時隨機改變重力、摩擦力、物體重量等參數，迫使 AI 在各種條件下都能執行任務。優勢：極快的訓練速度。訓練出的模型可以直接零次轉移 (zero-shot) 到真實世界機器人上，無需微調。例如，訓練機械手在模擬中轉筆，訓練機器狗在球上平衡，訓練人形機器人行走（10 年訓練量在 2 小時模擬完成）。一個僅有 150 萬參數的神經網路就足以捕捉人形機器人全身平衡和敏捷動作的複雜控制。限制：數位分身需要人工精確建模，建立複雜環境耗時費力，模擬的多樣性仍然受限於人工設定的範圍。模擬 2.0：數位表親 (Digital Cousin) 概念：開始在模擬中引入生成式 AI。雖然不像數位分身那樣是精確拷貝，但能產生足夠多樣的環境和場景，「像數位分身的表親」。方法：利用 3D 生成模型生成場景中的各種物品（如家具），使用擴散模型（Diffusion Model）生成紋理貼圖，利用 LLM 根據文字提示生成場景佈局的 XML 檔案。 NVIDIA 的 Robocasa 框架就是例子，可以生成大規模、包含日常任務的模擬場景，除了機器人本身，其他幾乎都是生成的。優勢：顯著增加了環境和任務的多樣性。可以在模擬中進行遙控操作，然後將軌跡變異、擴展到更多生成的環境中，實現 N (環境數) * N (動作變異數) 的資料乘法爆炸。雖然畫面真實度可能不及真實世界，但「足夠接近」。限制：相較於 1.0，運行速度可能較慢，仍部分依賴傳統渲染管線。模擬 3.0 (世界模型 / 擴散模型)：數位遊牧者 (Digital Nomad) 概念：直接利用生成式模型（特別是影片擴散模型）來模擬物理世界的互動，擺脫對傳統物理引擎的依賴。方法：以大量真實世界影片（數百萬段網路影片）訓練影片擴散模型，使其學會模擬各種複雜的物理現象（如流體、軟體變形）。 NVIDIA 的研究表明，只需用真實機器人實驗室收集的少量領域特定資料微調通用的影片生成模型，就能讓模型學會模擬機器人的精確互動。優勢：極致的多樣性。影片擴散模型能模擬任何它在訓練資料中「看過」或「想像」的互動，不受傳統物理引擎的限制（例如模擬機器人彈烏克麗麗，即便硬體不支援，模型也能「畫」出來）。這就像讓機器人漫遊在影片模型的「夢境空間」（dream space）——一個壓縮了海量網路影片的多元宇宙，實現「萬物、處處、一時」(Everything Everywhere All at Once) 的互動學習。僅僅一年時間，影片生成模型在物理真實度上（例如變形麵條）的進步，就超越了傳統圖學 30 年的發展。速度：目前運行可能較慢，但具備隨算力呈指數級成長的巨大潛力。具身縮放定律與 GR00T N1 Jim Fan 總結，傳統模擬（1.0）的速度快但受限於多樣性，而生成式模擬（2.0/3.0）雖可能起步慢但能隨算力呈指數級擴展其多樣性。這兩種模擬方式的結合，將是為下一代機器人系統提供龐大訓練資料的「核能」。這也意味著，對 AI 算力的需求只會越來越大，那些認為算力問題會迎刃而解的人需要再三思考。藉由這些模擬技術產生的海量資料，NVIDIA 開發了「視覺語言行動模型 (Vision Language Action Model, VLA)」，能接收圖像和語言指令，並直接輸出機器人的運動控制訊號。今年 GTC 大會上黃仁勳發表的 GR00T N1 模型就是一個實例，它能在真實世界執行抓取香檳、工廠零件甚至多機器人協調等任務。 GR00T N1 已開源，NVIDIA 也計劃將未來的模型開源，以普及「實體 AI」。物理 API：通往新世界的入口實體 AI 的最終目標，是實現「物理 API (Physical API)」。想像一下，就像 LLM API 讓軟體能夠操作數位世界的位元 (bits) 一樣，物理 API 將賦予軟體操作現實世界的原子 (atoms) 的能力。透過這個 API，你可以讓軟體直接控制物理致動器，改變物理世界的狀態。這將催生全新的經濟模式和應用場景：物理提示 (Physical Prompting)：不再只用文字，而是結合視覺和語言等方式更直觀地教導和指示機器人。物理應用商店和技能經濟 (Physical App Store & Skill Economy)：米其林大廚不必親自下廚，他可以「教導」機器人他的獨家烹飪技巧，並將這個技能作為服務販售，讓任何擁有機器人的家庭都能享受到米其林級的晚餐。 Jim Fan 引用黃仁勳的話再次強調，未來「每一個會移動的東西都將是自主的」。總有一天，你回家會看到乾淨的沙發和燭光晚餐，伴侶對你微笑而不是責備你沒做家事——而那一天，我們通過物理圖靈測試的時刻，很可能就像 LLM 通過圖靈測試一樣，在世人眼中「只是又一個星期二」。這正是驅動 Jim Fan 和團隊每天努力的動力。

fox hsiao

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