Роль data-preneur: предпринимателя на данных
Полный перевод X Article о роли data-preneur: операторов, превращающих физический доступ и реальные рабочие процессы в данные для обучения Physical AI.
Topic
X
A collection of 21 issues
Как строить робототехнические бизнесы, готовые к масштабированию
Уроки Bessemer Robotics Day: выбор вертикали, full-stack против партнёрств, field deployment engineers, данные для physical AI и интеграции.
Шпаргалка по training pipeline в PyTorch на одной странице
Краткая шпаргалка по базовому пайплайну обучения в PyTorch: tensors, nn.Module, autograd, backpropagation, gradient descent и optimizer step.
AI Agents Tutorial: пошаговый курс по AI-агентам от Amit Shekhar
Открытый пошаговый курс по AI-агентам: function calling, agent loops, multi-agent systems, orchestration и evaluation.
Что делает робототехнический бизнес экономически жизнеспособным
Полный перевод X Article о том, что делает робототехнический бизнес экономически жизнеспособным.
Метод Stanford STORM: как заставить Claude исследовать как аспирант за минуты
Полный перевод X Article о методе Stanford STORM: четыре промпта для многоперспективного исследования, карты противоречий, синтеза и peer review в Claude.
Роботы ошибаются не потому, что не видят, а потому, что не чувствуют
TARS показывает OmniVTA — визуально-тактильную мировую модель, которая помогает роботам не просто видеть объекты, а предсказывать контакт, скольжение и деформацию.
10 терминов об AI-чипах, которые стоит знать
Полный русский перевод X Article от Amazon News: ключевые термины AI-инфраструктуры — accelerator, cluster, CPU, GPU, inference, throughput, training и workload.
Великая параллель: Jim Fan из NVIDIA описал финальную стратегию робототехники
Полный русский перевод материала Humanoids Daily о выступлении Jim Fan: почему робототехника повторяет путь LLM и движется к physical auto-research.
🚨 Tesla запатентовала нейросеть видимости, чтобы FSD понимал, когда он «слепнет» в экстремальных условиях ⛈️
Полный перевод X Article о патенте Tesla на нейросеть видимости: как FSD может понимать, когда камеры теряют надёжность в грязи, тумане, бликах и других экстремальных условиях.