Băiatul meu @MechKenna este leneș cu noul său prieten Mech Jagger

AI trebuie să atingă niște iarbă.

Oamenii se grăbesc și fac bani pe @AukiNetwork

Probabil că nu ești suficient de cool pentru a lucra cu @danmonaghanz tbh

Cine va câștiga cursa AI? 🧠 Stargate/OpenAI va cheltui 500 de miliarde de dolari pe calcul. Elon Musk cheltuiește 1 miliard de dolari. Este sărac sau prost? Sau își dă seama că AI are nevoie de senzori și date mai mult decât de GPU-uri? Oricine face lumea reală accesibilă AI va câștiga cursa AI. Dacă o facem bine, ar putea fi DePIN și @Intercognitive în loc de Elon Musk sau oricare dintre marii jucători centralizați.

De la ArC, simulatorul de cameră de cinema pentru iPhone pe care l-am condus de câțiva ani, până la scanarea în timp real a norului de puncte, splaturi gaussiene, iată cele mai recente lucrări și prototipuri AR. Întotdeauna deschis la proiecte care promovează AR și film. #ARKit #ios #VirtualProduction #photogrammetry

Percepția comună și simțul spațiului sunt cele care vor rezolva acest lucru.

Viziune epică pentru poziționarea spațială, dacă sunteți un dezvoltator de realitate augmentată, urmăriți asta, de două ori. Nu prea tehnologie, este vorba despre viziunea modului în care ar trebui să funcționeze aplicațiile noastre. Nu mai începeți utilizatorul de la zero, toate activele 3D rămân acolo unde au rămas ultima dată, fuzionându-le în spațiul de carne.

Am auzit asta de multe ori în ultima vreme: "Ne-am antrenat robotul pe un obiect și s-a generalizat la un obiect nou - aceste noi modele VLA sunt nebunești!" Să vorbim despre ce se întâmplă de fapt în acea parte "A" (Acțiune) a modelului VLA. Componentele Viziune și Limbaj? Sunt incredibile. Pre-antrenați pe date la scară internet, ei înțeleg obiectele, relațiile spațiale și instrucțiunile de sarcini mai bine ca niciodată. Dar componenta de acțiune? Acest lucru este încă învățat de la zero la demonstrațiile tale specifice de roboți. Iată realitatea: modelul tău VLA înțelege la scară internet cum arată o șurubelniță și ce înseamnă "strânge șurubul". Dar modelul motor real pentru "rotirea încheieturii mâinii în timp ce se aplică presiune în jos"? Asta vine din cele 500 de demonstrații ale roboților. Ce înseamnă acest lucru pentru "generalizare":   • Generalizarea viziunii: Recunoaște instantaneu obiectele noi (datorită pre-antrenamentului)   • Generalizarea limbajului: Înțelege instrucțiunile noi ale sarcinilor (datorită pre-instruirii)   • Generalizarea acțiunilor: Încă limitat la modelele motorii observate în timpul antrenamentului robotului Cereți aceluiași robot să "deșurubeze capacul sticlei" și nu reușește deoarece: • Viziune: Recunoaște sticla și capacul • Limbă: Înțelege "deșurubare" • Acțiune: Nu am învățat niciodată modelul motorului "răsucire în timp ce trageți" Adevărul dur despre modelele VLA: "VL" vă oferă o înțelegere incredibilă zero-shot. "A" necesită încă demonstrații specifice sarcinii. Am rezolvat problema percepției și a raționamentului. Nu am rezolvat problema generalizării motorului.

"Augmentarea zâmbește celor ambițioși" - @caydengineer 🧵