共享的感知和空間感是解決這個問題的關鍵。

對空間定位的宏偉願景，如果你是增強現實開發者，請觀看兩遍。這並不太技術性，而是關於我們應用程序*應該如何工作的願景。用戶不再從頭開始，所有3D資產都保留在他們最後離開的地方，將它們融合到現實空間中。

我最近聽到很多關於這個的說法："我們在一個對象上訓練了我們的機器人，它能夠推廣到一個新對象——這些新的VLA模型真是瘋狂！" 讓我們談談你VLA模型中"A"（動作）部分實際上發生了什麼。 視覺和語言組件？它們令人難以置信。經過互聯網規模的數據預訓練，它們比以往更好地理解對象、空間關係和任務指令。 但是動作組件呢？那仍然是從你特定的機器人演示中從頭學習的。 現實是：你的VLA模型對螺絲刀的外觀和"擰緊螺絲"的含義有互聯網規模的理解。但"在施加向下壓力的同時旋轉手腕"的實際運動模式呢？那來自於你500個機器人演示。 這對"推廣"意味著什麼：   • 視覺推廣：瞬間識別新對象（得益於預訓練）   • 語言推廣：理解新任務指令（得益於預訓練）   • 動作推廣：仍然局限於機器人訓練期間看到的運動模式 讓那個機器人"擰開瓶蓋"，它會失敗，因為： • 視覺：識別瓶子和瓶蓋 • 語言：理解"擰開" • 動作：從未學習過"扭動同時拉動"的運動模式 關於VLA模型的殘酷真相： "VL"給你帶來了令人難以置信的零樣本理解。"A"仍然需要特定任務的演示。 我們已經破解了感知和推理問題。我們還沒有破解運動推廣問題。

"增強微笑在於雄心勃勃的人" - @caydengineer 🧵

我們正在為機器人和擴展現實（XR）構建一個新的互聯網，以使物理世界對人工智能可訪問。 在今年的 Auki 網絡狀態視頻中，我們突出了在去中心化機器感知網絡上已經構建的一些令人驚嘆的事物：

Auki Labs 正在建構現實世界的網絡：一個空間計算協議，讓人工智慧和機器人能夠像瀏覽器與數字網絡一樣無縫地瀏覽、查詢和與物理世界互動。

在2009年，查理·罗斯問詹森·黃關於英偉達與英特爾的競爭。 這兩家晶片製造商並沒有直接競爭，但詹森表示，GPU與CPU之間的競爭是計算的“靈魂之戰”，而且GPU在未來會變得“更加相關”。 當時英特爾的市值為1000億美元，而英偉達的市值為40億美元。如今，英特爾的市值為1070億美元，而英偉達的市值則約為40萬億美元，幾乎是前者的1000倍。

一架運送包裹的無人機剛剛飛過我在深圳的窗戶。

我兩歲的孩子在床上不小心踢到我的命根子。 我：哎，真疼。別踢我的命根子。 他：媽媽，你能幫爸爸的命根子吹一下嗎？ 真是個小冠軍。

"我知道人工智能、增強現實、機器人等的潛力，但我沒想到它們已經在這裡，現在就能看到！" - Fortune Europe 300 客戶，在他的場館看到 Auki 現場表演