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zagen扎根(✱,✱)
- Devagar é rápido | Robótica maxi
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robotics 早报 1.12 por grok (verifique você mesmo)
panorama do ecossistema de robótica:
Fiz algumas pequenas modificações para evitar ambiguidades, colocadas no final do texto.
@xmaquina e @virtuals_io colaboraram na leilão comunitário que esgotou; BOT-09 aprovado, começando a executar o acordo com @NEURARobotics;
@axisrobotics está se aprofundando no caminho de simulação validado pela NVIDIA;
@NATIXNetwork lançou em parceria com a Grab um coletor de vídeo de 360 graus para Tesla e uma plataforma de busca de imagens em linguagem natural impulsionada por IA;
@Auki compartilhou suas experiências na CES e iniciou uma colaboração com @dimensionalos; integrando ferramentas de simulação de robôs;
@UnitreeRobotics G1 humanoide foi demonstrado na CES, incluindo interação de boxe, mostrando artes marciais rápidas e saltos;
compartilhamento de paper: PointWorld-1B como um grande modelo de mundo 3D pode prever o movimento de toda a cena com base em entradas RGB-D e ações de robôs:
11/01, 20:34
O mapa panorâmico mais completo da pista de robôs
Robotics Landscape
Classificação e lista de projetos👇
Infraestrutura de identidade e economia de robôs L1
@peaq @iotex_io
Camada de coordenação inteligente de robótica
@openmind_agi @codecopenflow @NRNAgents
Formação de Capital & Tokenização de Ativos (Robotics RWA)
@xmaquina @opentensor @virtuals_io @BitRobotNetwork @DualMintRWA @homebrewrobots @GAIB_AI
Entidades corporais (hardware de robô corporificado)
@UnitreeRobotics @agilityrobotics @Figure_robot @BostonDynamics @DynaRobotics @Tesla_Optimus @TheSanctuaryAI @1x_tech
Modelos básicos de robô
@GoogleDeepMind @NVIDIAAI @physical_int @SkildAI
Camada de dados:
Camada de dados genérica: @reppo @opentensor @BitRobotNetwork
Compreensão do ambiente físico e mapeamento:
@GEODNET @Hivemapper @silencioNetwork @the_small_thing
Dados de interação do mundo real:
@PrismaXai @frodobots @psdnai @Vader_AI_
Simulação sintética/cálculo espacial:
@axisrobotics @AukiLabs @OpenGraph_Labs
Dados de intenção humana:
@gen_intuition
A classificação e a seleção de projetos incluem opiniões subjetivas pessoais, e os projetos da mesma categoria não têm uma ordem específica, enquanto projetos que se enquadram em várias categorias aparecem apenas uma vez NFA&DYOR
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O mapa panorâmico mais completo da pista de robôs
Robotics Landscape
Classificação e lista de projetos👇
Infraestrutura de identidade e economia de robôs L1
@peaq @iotex_io
Camada de coordenação inteligente de robótica
@openmind_agi @codecopenflow @NRNAgents
Formação de Capital & Tokenização de Ativos (Robotics RWA)
@xmaquina @opentensor @virtuals_io @BitRobotNetwork @DualMintRWA @homebrewrobots @GAIB_AI
Entidades corporais (hardware de robô corporificado)
@UnitreeRobotics @agilityrobotics @Figure_robot @BostonDynamics @DynaRobotics @Tesla_Optimus @TheSanctuaryAI @1x_tech
Modelos básicos de robô
@GoogleDeepMind @NVIDIAAI @physical_int @SkildAI
Camada de dados:
Camada de dados genérica: @reppo @opentensor @BitRobotNetwork
Compreensão do ambiente físico e mapeamento:
@GEODNET @Hivemapper @silencioNetwork @the_small_thing
Dados de interação do mundo real:
@PrismaXai @frodobots @psdnai @Vader_AI_
Simulação sintética/cálculo espacial:
@axisrobotics @AukiLabs @OpenGraph_Labs
Dados de intenção humana:
@gen_intuition
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