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用发直播弹幕操控cursor来AI编写游戏的一个小玩意。 //@金叶宸: 你这写了个什么玩意儿
Rex陈正翔: 又要到饭了兄弟们 #Camel-AI agent框架
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最深层的被看见 可能是离开后墓碑前也放着自己喜欢的东西。在人口萎缩的这个时代，伴侣可能是为数不多在亡灵节留住你灵魂的人。
独托邦: 对于“爱是看见”的说明。 我们所爱的人就像星辰，我们拥有特权挖掘出他们内在多层次的世界、五彩斑斓的色彩和深度，而他们也有潜力为我们做同样的事。 这样的互惠是爱的核心要义——是给予和接受、看见和被看见、问和答的平衡，是一直从“我”和“我们”的角度思考。也许，所有的一切回到了找到勇气、意识和好奇心来完成“再一次看见”，有意识地在所有的闪光细节中看到最微小的时刻。 存有好奇心去看到另一个人所有的样子，当他们不断变化时，能再一次看见。 最重要的是，能完全理解和看到我们自身的所有样子，也许那样我们会找到勇气，向另一个人展示它们，并相信他们会爱我们的全部。
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早上醒酒第一时间测试了一下genesis，跑了一系列例程。
1.营销号会给人一种sora的生成式错觉。但本质还是3d游戏引擎的架构。导入模型然后进行一些物理模拟。
2.非常接近mujoco套壳，开发效率非常低效率和原始。离一个易用的IDE有很大很大的概念区别。不能拿来和Isaac sim比较。我猜很多mujoco用户实际测试完的感受都是"就这？"
3.渲染和粒子是缝合外挂了一些第三方库。被这些唬住的朋友建议看看siggraph每年的视频，看看真正的第一梯队的成果。
4.强化学习也是缝合的别的RL 训练库，并没有提高任何RL工作流的效率，继续痛苦😣。
5.关于效率我没大规模测试、但如果是NVIDIA 的卡+Linux ，并行效率持续优化不过cuda官方。唯一的亮点可能是Mac可用。
6.直觉上大概率会烂尾，参考three.js的命运只有一个渲染层，不做易用性的提升无法跟mujoco拉开差距。Isaac sim团队干活虽然很慢，但在低代码、NIM、端侧模型方面会持续改进易用性。如果不一口气做成IDE，用户没有正反馈和产出，项目很难持续维护。
7.现在仿真软件的大瓶颈是从CAD->到仿真环境的gap，从物理材质的同步到执行器扭矩信息、廉价广泛的传感器的工作流程简化是决定大家只能跑跑教程还是很自由的用自己的机器人构型。
以及强化学习的训练要被IDE进行高度整合才能简化观测和奖励的设定。如果不能30秒内完成奖励的设定，甚至复杂的梯度奖励。强化学习就会长时间停留在开发效率的慢车道。
1.营销号会给人一种sora的生成式错觉。但本质还是3d游戏引擎的架构。导入模型然后进行一些物理模拟。
2.非常接近mujoco套壳，开发效率非常低效率和原始。离一个易用的IDE有很大很大的概念区别。不能拿来和Isaac sim比较。我猜很多mujoco用户实际测试完的感受都是"就这？"
3.渲染和粒子是缝合外挂了一些第三方库。被这些唬住的朋友建议看看siggraph每年的视频，看看真正的第一梯队的成果。
4.强化学习也是缝合的别的RL 训练库，并没有提高任何RL工作流的效率，继续痛苦😣。
5.关于效率我没大规模测试、但如果是NVIDIA 的卡+Linux ，并行效率持续优化不过cuda官方。唯一的亮点可能是Mac可用。
6.直觉上大概率会烂尾，参考three.js的命运只有一个渲染层，不做易用性的提升无法跟mujoco拉开差距。Isaac sim团队干活虽然很慢，但在低代码、NIM、端侧模型方面会持续改进易用性。如果不一口气做成IDE，用户没有正反馈和产出，项目很难持续维护。
7.现在仿真软件的大瓶颈是从CAD->到仿真环境的gap，从物理材质的同步到执行器扭矩信息、廉价广泛的传感器的工作流程简化是决定大家只能跑跑教程还是很自由的用自己的机器人构型。
以及强化学习的训练要被IDE进行高度整合才能简化观测和奖励的设定。如果不能30秒内完成奖励的设定，甚至复杂的梯度奖励。强化学习就会长时间停留在开发效率的慢车道。
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不一定是成功的，起码是AI圈最疯的哈哈 //@jiahuuui: rex 最近真的频繁营业🤓
Rex陈正翔: 真的是录过最长的播客。从阿里AI比赛做的轮椅的过程。到我为什么坚持用ROS2和关节电机、我为什么反对端到端和aloha、UMI的数据采集方式、我为什么反对超级个体。
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真的是录过最长的播客。从阿里AI比赛做的轮椅的过程。到我为什么坚持用ROS2和关节电机、我为什么反对端到端和aloha、UMI的数据采集方式、我为什么反对超级个体。
当机器能自言自语：一年12场AI比赛后，深聊Agent、具身智能边界何在？-对谈Rex陈正翔-Vol60
脑放电波
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