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看到这个机器人乞丐差点没把我笑坏不活了，真是有创意啊，就是肢体动作还是有点假！ 这不，Axis Robotics 就来了，其实他就是机器人核心数据集采的项目，数据越多，越逼真，未来的机器人就越逼真，拟人化越好！ 其实目前的机器人数据集采方式不多，有直接操控真实机器人采集的，这就是硬采，虽然精准，但成本太高！ 还有就是直接采集真人的动作，映射到机器人上，这个效率会很高，也是采用比较多的方式！ 还有那就是目前我们AXIS项目的采集方式，直接使用浏览器，模拟物理环境，让我们这些钳工模拟操作，可以效率很高，虽然轨迹的无效率也很高，但贵在可以让成千上万人生产提供，提高数据总量，采用有效数据量也就大大提高！ 简单说，让全球的人组织起来，提供数据贡献！并且通过web3方式分发激励，一举两得！ 未来一旦完善，我也可以弄个真正乞丐机器人去街头了，在家里数钱，哈哈！ 当然这是玩笑，未来随着数据采集的丰富，真正高仿真的拟人化的机器人来到我们身边，生活，生产，那才是绝对奇妙的事情！😆😆😆😆！

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龙神-Dragon God🐉 🌊🕊️

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CES 2026黄仁勋的演讲上，最抢戏的莫过于这两个机器人小家伙了。但是老黄真正想展示的是将他们训练出来的Omniverse，让机器人在虚拟空间中就能完成这些灵活动作的训练。换种说法就是让合成数据训练机器人、自动驾驶等物理AI应用成为可能。
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CES 2026黄仁勋的演讲上，最抢戏的莫过于这两个机器人小家伙了。但是老黄真正想展示的是将他们训练出来的Omniverse，让机器人在虚拟空间中就能完成这些灵活动作的训练。换种说法就是让合成数据训练机器人、自动驾驶等物理AI应用成为可能。

傅盛

114,052 views • 7 months ago

兄弟们 这个牛P Tnkr：机器人的 GitHub 首个为机器人研发打造的“一体化开源平台”，让机器人研发变得像开源软件那样简单。 集成了机器人研发的四个核心要素： 🧩 硬件：设计、装配、零件管理 💻 软件：控制系统与传感器代码 📊 数据：从现实世界收集的运行数据 🧠 模型：驱动机器人智能化的AI模型 Tnkr 的理念是： “让机器人研发像写代码一样可协作、可复现、可开源。” 用户可以： ✅ 上传自己的机器人项目 ✅ 发布装配说明与源码 ✅ 让他人重建、修改、贡献数据 ✅ 共同改进模型，让机器人越用越聪明 这是一个真正的“物理智能”协作网络。
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小互

17,420 views • 8 months ago

Figure AI 的创始人 Brett 说 Optimus 是最棒的，他们的排第二，软件（机器智能）是核心！最新一期 Indigo Talk 聊到机器人，FoundersX 的 Helen 分享了她的观点，大家对机器人过于乐观了，现在最缺的就是数据。 地球生物的“行动智能”演化了数亿年，而代表逻辑推理的“语言智能”的出现不过几十万年，这是数亿年训练数据的差异。我们现在用 AI 先解决了从进化角度来看比较“简单”的语言问题，而真正的难题—— 具身智能才刚刚开始。 机器人需要海量的、多样化的、充满细微差别的人机互动数据来训练，而这些数据在互联网上是不存在的，其采集成本极高。完整视频请看与硅谷 Deep Tech 投资团队 FoundersX 聊 AI 与深科技👀
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indigo

25,377 views • 11 months ago

这个机器人项目的思路还是很牛逼的： LLM无法直接输出操作低端机器人命令，但是可以换一种思路：让LLM生成python的奖励函数代码，从而达到训练机器人的目的。 这个项目利用一个Reward Translator（奖励翻译器）： 首先将自然语言的运动描述按照指定的模板翻译成一个更符合机器人的动作描述。 然后将这个动作描述翻译成Python版本的奖励函数 再用运动控制器优化生成的奖励函数。 项目地址：
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这个机器人项目的思路还是很牛逼的： LLM无法直接输出操作低端机器人命令，但是可以换一种思路：让LLM生成python的奖励函数代码，从而达到训练机器人的目的。 这个项目利用一个Reward Translator（奖励翻译器）： 首先将自然语言的运动描述按照指定的模板翻译成一个更符合机器人的动作描述。 然后将这个动作描述翻译成Python版本的奖励函数 再用运动控制器优化生成的奖励函数。 项目地址：

宝玉

107,803 views • 3 years ago

之前特斯拉机器人能跳舞的时候，我就说过，特斯拉大概率是掌握了用强化学习（RL）+模拟器来训练机器人的方法。特斯拉的模拟器应该非常接近真实世界，因此训练效率会很高。因此，未来特斯拉机器人学习新的技能会很快。果不其然，没几天，特斯拉就学会做家务了。机器人高管Milan Kovac透露了Optimus的训练方式：让Optimus看互联网上的视频，学动作，然后在模拟器里，用强化学习提升可靠性。Optimus的发展已经进入快车道，未来的进步速度很可能会非常吓人。值得密切关注。详情请见视频。
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之前特斯拉机器人能跳舞的时候，我就说过，特斯拉大概率是掌握了用强化学习（RL）+模拟器来训练机器人的方法。特斯拉的模拟器应该非常接近真实世界，因此训练效率会很高。因此，未来特斯拉机器人学习新的技能会很快。果不其然，没几天，特斯拉就学会做家务了。机器人高管Milan Kovac透露了Optimus的训练方式：让Optimus看互联网上的视频，学动作，然后在模拟器里，用强化学习提升可靠性。Optimus的发展已经进入快车道，未来的进步速度很可能会非常吓人。值得密切关注。详情请见视频。

Ben X

39,718 views • 1 year ago

🔥马斯克：“未来只有视觉的光子数据才能规模化！其他数据都不行！” 所以未来特斯拉机器人采集光子数据，能够突破文本数据在规模和效率上的瓶颈！ 马斯克还曾指出，Grok已经训练了所有可用的数字化数据，包括互联网、书籍等内容，如今不得不依赖人工合成数据来继续训练。
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谢嘉琪

149,089 views • 10 months ago

最牛叉的 polymarket 自动交易机器人!! 我个人在用，已实现不错盈利和交易量!! [15分钟、5分钟加密货币涨跌交易] >>> （自动跳转TG） 首先，我个人不反对使用 polymarket 跟单交易机器人，但是也不支持。 原因，前两天我在老外区找到了一个使用人数接近2w人的跟单交易机器人。 看到很多老外在推特上晒出的聪明钱包，我也想着跟单一手，然后高高兴兴的去睡觉了。 结果醒来一看，曹尼玛，200美金直接飞了，麻痹，感情全给这些所谓的聪明钱包抬轿子了。 那时候我就想，既然跟单是行不通了，那么机器人直接自动交易呢？ 这不，我发现了这款 polymarket 自动交易机器人。 用到现在，不到三天，但是我真的很想给它点个赞，给创始人点个赞。 >>> 其实使用起来，我也是走了不少歪路的。 使用的第一天，没有把止损设置好（那个按钮默认显示✅️，我以为就是设置好了的，但其实需要设置为❌️，才能真正的止损），这也导致了我才使用不到5小时，50美金直接全部亏光光，麻痹。（其实亏光光的原因还有一点，我没有设置好参数） 然后第二天我就暂停使用了，因为我以为是机器人本身的问题。好在我在群里发现了其他一些人的比较好的参数，并且同时！！！发现了我的止损没有设置好。 接着第二天这个时候我把参数设置好、止损设置好后，没有着急跑实盘交易，而是先用模拟盘跑了大约12个小时。 第三天看了一下模拟盘战绩，感觉5分钟的不太好，于是启动了15分钟的交易（今天凌晨1.30分左右），初始放了30美金进去，现在来到了80美金，收获了盈利，也收获了接近4000美金的交易量。 >>> 这个号单次下单金额为5美金，同时还做了另外一个号，单次下单金额为10美金（其它参数一样），两个号都有的赚，10美金那个号当然交易量会更多。 虽然说现在感觉还不错（实现了盈利+交易量），但是我也不知道后面的情况到底会如何，毕竟市场和交易是谁也没法预判的…… 不过有想体验一下的，可以从上面进，就是一个TG交易机器人，建议设置好参数后（可以先模拟盘交易，也可以问我要参数），也是从少量成本做起，毕竟心急吃不了热豆腐的。 [Do Your Own Research]
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金麦飞JMF🦞

52,073 views • 6 months ago

为什么有的人总是可以遇到贵人？ 我这两年有一个非常明显的感受，就是发现遇到的贵人概率越来越高了，以前会经常观察身边人这个现象，发现每个人遇到贵人的概率完全是不一样的，而且我觉得这件事儿是真的有方法论。 1.成为贵人，才能遇到贵人。只有自己是贵人，才能真正理解贵人说的话做的事情的原因，这样才能知道自己该如何做事情具备哪些品质才可以吸引贵人。 2.一定程度上这是个概率学，我们能做的就是提高概率发生，要知道哪些因素可以提高这件事发生的概率，比如同样一个人，环境、影响力、圈子质量不一样，结果完全不同。即使你有能力，但你就是在小地方，也没人知道你，你根本就没有展示自我价值的机会。 3.如果你是一个有能力、靠谱、有责任心、诚实、本分的人，再加上你去积累影响力，把自己的想法对外输出，这样知道你的人的数量会几何倍增，数量倍增了，即便同等概率下遇到贵人的数量也增加了，而且很可能会主动联系你。 4.要选择贵人容易扎堆的地方，贵人往往会在资源丰富、机会多的地方，如果你跳进这些地方，遇到贵人的概率就会大大增加，比如你从三线城市跳到一线城市、行业内更好的大平台公司。 5.贵人之所以愿意在你没有起势时帮助你，是因为他们看到了你身上具备成功的属性、有他之前的影子，有一天你可以成为他们或超越他们，你的这种潜能才是得到贵人的根本，他们帮助你也是在去验证自己的眼光，你未来的成功也是他们对自己信仰的验证过程。 6.记得在《繁花》中有这么一段，爷叔的一个回眸看到宝总穿着西装站在那里，他看着阿宝的眼神是有光的，就仿佛看到了年轻时的自己。
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为什么有的人总是可以遇到贵人？ 我这两年有一个非常明显的感受，就是发现遇到的贵人概率越来越高了，以前会经常观察身边人这个现象，发现每个人遇到贵人的概率完全是不一样的，而且我觉得这件事儿是真的有方法论。 1.成为贵人，才能遇到贵人。只有自己是贵人，才能真正理解贵人说的话做的事情的原因，这样才能知道自己该如何做事情具备哪些品质才可以吸引贵人。 2.一定程度上这是个概率学，我们能做的就是提高概率发生，要知道哪些因素可以提高这件事发生的概率，比如同样一个人，环境、影响力、圈子质量不一样，结果完全不同。即使你有能力，但你就是在小地方，也没人知道你，你根本就没有展示自我价值的机会。 3.如果你是一个有能力、靠谱、有责任心、诚实、本分的人，再加上你去积累影响力，把自己的想法对外输出，这样知道你的人的数量会几何倍增，数量倍增了，即便同等概率下遇到贵人的数量也增加了，而且很可能会主动联系你。 4.要选择贵人容易扎堆的地方，贵人往往会在资源丰富、机会多的地方，如果你跳进这些地方，遇到贵人的概率就会大大增加，比如你从三线城市跳到一线城市、行业内更好的大平台公司。 5.贵人之所以愿意在你没有起势时帮助你，是因为他们看到了你身上具备成功的属性、有他之前的影子，有一天你可以成为他们或超越他们，你的这种潜能才是得到贵人的根本，他们帮助你也是在去验证自己的眼光，你未来的成功也是他们对自己信仰的验证过程。 6.记得在《繁花》中有这么一段，爷叔的一个回眸看到宝总穿着西装站在那里，他看着阿宝的眼神是有光的，就仿佛看到了年轻时的自己。

小人物

49,089 views • 2 years ago

波士顿动力的新机器人，不再是液压驱动了。 全面电动化，动作看着更丝滑，也更诡异。 它的关节可以360度旋转。 这意味着什么？ 它在某些方面能比人类更高效。 官方直接点明了应用场景：制造业环境。 在那里，“每一秒都很重要”。 问题来了。 当一个机器人的效率全面超越产线上的工人，工人要去哪里？ 技术的进步本身是中性的。 但由谁来引导，为什么而用，最终为谁服务，这才是核心。 他们说，把机器人的脸设计成“友善的”，是为了让和它一起工作的人类感到它是个“有帮助的”机器人。 但如果它的“帮助”最终是取代你的岗位，这种“友善”的设计，看起来更像是一种安抚和心理操纵。 一边是达沃斯精英们热衷讨论的“效率至上”和全球化供应链重组。 另一边是普通人饭碗的现实问题。 当科技巨头们比赛谁的机器人更“超越自然”时，谁在为那些被“优化”掉的岗位负责？ 这到底是技术革命，还是另一场精心包装的，针对劳动阶层的替代计划？ 值得每个人思考。
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墓碑科技

32,884 views • 7 months ago

有人说这是我请花钱找人制作的，也有人说这是我请朋友帮忙录制的，甚至还有人以为这就是我，离了大谱 😅 实际上这是 AI 数字人，可以使用这个工具根据链接生成宣传视频（免费额度是有水印的）
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阿飞

55,518 views • 2 years ago

马斯克在2025年最新的采访视频，做了大量未来预言，真的大为震撼！建议认真看完。全篇幅大量内容在讲 #AI，以及人形机器人，火星移民，脑机接口，DOGE计划等。 其中有一个灵魂发问：当5-10年后，AI和人形机器人，替代人类基本所有的工作后，人类活着的意义是什么？当一切都能被更好的AI+机器人替代的时候，人类该去向何方？ 最让我震惊的是，马斯克一个人身兼几家公司的老大，居然能把各公司数据侃侃而谈，十分精确的数字，直接能对答如流，太牛了！！😮这已经不是人脑，已经是超级AI了！
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Rocky

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讲真，这可能是第一个我真的愿意买回家的机器人， 前斯坦福机器人博士Aaron Tan Tan刚刚发布了Lume，它长得完全就是一盏普通的豪华床头灯， 但是会伸出机械臂帮你叠衣服，床上扔得乱七八糟的T恤裤子， 它会一件一件抓起来叠得整整齐齐，折完机械臂收回去，继续当你的灯， 最狠的是他们下周在Palo Alto办展示会，直接让大家自带脏衣服去测， 我之前也觉得人形机器人才是未来，看完才反应过来，这才是家用机器人该有的样子， 它不会在你家里走来走去，不会盯着你看，不会让你觉得家里多了个陌生人， 它就是一件会干活的家具，解决一个所有人都讨厌到死的问题， 这真的也很酷啊，比任何能跳舞能跑的人形机器人，都更接近我们真正想要的未来。
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AYi

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🚨图灵奖获得者Yann LeCun：机器人公司都在演戏，假装这些机器人真的有用。他们无法对外部世界建模，常识还不如一只猫。 你看到那些机器人武术啥的全都是事先编程好的。现在只能针对极为细分的任务训练，非常耗算力 未来的挑战是真的让机器人理解世界。大型语言模型面对高纬度充满遭遇的数据行不通
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谢嘉琪 Jiaqi

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零敲牛皮糖537.7

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WangNextDoor

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清月已经不困了

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谢嘉琪

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