AniekemeUmoh

vip
Возраст 1.3год
Максимальный уровень 0
Пока нет содержимого
Мой взгляд на $AVAX 🧠
От дневного графика до таймфрейма 4H $AVAX начинает показывать признаки бычьей силы.
Рынок сформировал Market Structure Shift (MSS) от локальных минимумов, при этом ранее выявленные order blocks были нивелированы. Это предполагает, что покупатели постепенно начинают получать контроль.
Мой анализ построен на трех ключевых концепциях:
1. Market Structure Shift (MSS)
Определение момента, когда цена начинает смещаться от предыдущей медвежьей структуры.
2. Inducement Liquidity (IDM)
Отслеживание ликвидности, которая привлекает ранние входы и может стать потенциальной целью д
AVAX-1,60%
Посмотреть Оригинал
post-image
post-image
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
Пропущенный слой между «мозгом» робота и его телом
У робота может быть мощная #AI-модель, способная интерпретировать окружающую среду и решать, что должно произойти дальше. Его аппаратное обеспечение также может быть способно выполнять движение.
Но между «я знаю, что делать» и тем, чтобы успешно сделать это, лежит самая сложная часть.
Робот должен преобразовать восприятие в движение, движение — в физический контакт, контакт — в обратную связь, а обратную связь — в корректировку.
Команда поднять стакан на уровне языка проста. Физическое исполнение — нет. Робот должен понимать, куда двигаться, к
Посмотреть Оригинал
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
Первым учителем робота является не набор данных. Это среда.
Робота можно обучить на миллионах примеров, но при этом он всё равно столкнётся с ситуацией, которую никогда не видел.
Поверхность оказывается более скользкой, чем ожидалось, объект чуть тяжелее, пол неровный, захват срывается, движение нужно скорректировать наполовине выполнения; мир не следует идеально прописанной последовательности.
Именно здесь воплощённый интеллект начинает отделяться от традиционного #AI. A dataset can show a #робота: дело не в том, как выглядит объект, или в том, как должна происходить операция, а в том, что ре
Посмотреть Оригинал
post-image
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
Алгоритм сравнения человеческой руки
Наблюдайте, как кто-то поднимает стакан.
Никак не видно расчетов силы хвата, угла запястья, трения, распределения веса или скорости движения. Рука просто подстраивается.
Незначительное изменение давления не дает стакану соскользнуть. Небольшая коррекция стабилизирует запястье. Пальцы реагируют на сопротивление ещё до того, как человек сознательно об этом думает.
Тысячи решений сжимаются в одно плавное движение.
На первый взгляд это звучит минимально — и не так уж важно, — но это один из крупнейших вызовов в робототехнике. Человеческий физический интеллект с
Посмотреть Оригинал
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
Почему робот может видеть стакан, но всё равно не знать, как его держать
Робот может посмотреть на стакан и мгновенно определить его. Он может распознать форму, оценить положение, классифицировать материал и вычислить расстояние между своей рукой и объектом, но всё это не говорит роботу точно, как его держать.
Сколько силы достаточно? Что будет, если стакан мокрый? Как должен измениться хват, если стакан пустой по сравнению с полным? Что если предмет начнёт скользить на середине движения?
Именно здесь становится ясно различие между тем, чтобы видеть объект, и тем, чтобы понимать, как взаимодей
Посмотреть Оригинал
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
Полное видение StrikeRobot: от симуляции до внедрения
Создание физического ИИ — это не просто собрать робота, обучить модель и надеяться, что она заработает в реальном мире. Главная задача — связать в единое целое все этапы процесса, и именно это лежит в основе более широкой концепции за @StrikeRobot_ai.
Всё начинается с платформы SR: инфраструктуры для создания цифровых сред и артикулированных активов, в которых роботам нужно учиться и работать. Вместо того чтобы рассматривать симуляцию как изолированный инструмент для тестирования, она становится отправной точкой для построения мира, с котор
NVDA-4,93%
Посмотреть Оригинал
post-image
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
Долгосрочное видение StrikeRobot: один слой интеллекта, много роботов
Будущее робототехники не будет определяться одним типом машин;
→ Хуманоиды могут подходить для сред, спроектированных под перемещения человека.
→ Четвероногие могут преодолевать местность, сложную для колесных или двуногих систем.
→ Промышленные роботы особенно сильны в точности и повторяемости, тогда как мобильные платформы могут работать в больших и постоянно меняющихся средах.
Разные формы тела будут по-прежнему служить разным задачам, но главная сложность — создать интеллект и инфраструктуру, которые смогут поддерживать
Посмотреть Оригинал
post-image
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
Реальная амбиция StrikeRobot больше, чем просто создание лучших роботов
Большинство компаний в робототехнике сосредоточены на машине, которая стоит перед ними: гуманоид, четвероногий, промышленный манипулятор, специализированный робот, созданный для конкретной среды.
@StrikeRobot_ai подходит к этой задаче с другого направления. Главный вызов в робототехнике — не просто создать более совершенное оборудование. Нужно построить инфраструктуру, которая позволит интеллекту перемещаться между разными физическими машинами.
Именно здесь в общую картину вписываются SR Platform и SR Agentic. Платформа за
Посмотреть Оригинал
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
Робототехнической отрасли не обязательно нужен ещё один операционный слой в традиционном смысле. Ей нужна инфраструктура, которая связывает множество систем, необходимых, чтобы физический #AI заработал.
Сегодня интеллект робота можно отделить от его тела, среду обучения — от среды развёртывания, а данные — от систем, которые их используют. Активы создаются в одном месте, симуляция происходит в другом, модели обучаются по ещё одному пайплайну, и перенос всего этого на физическое «железо» привносит совершенно новый набор вызовов.
@StrikeRobot_ai строит слой, который соединяет эти части: модели,
NVDA-4,93%
Посмотреть Оригинал
post-image
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
#NFA #Сделайте DYOR
Посмотреть Оригинал
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
В последнее время от Duelbet всё больше и больше победных W’s, так что уже и придумывать не надо.
Есть причина, почему это уже один из крупнейших #крипто-казино в мире… и можно только представить, насколько всё вырастет, когда команда наконец выпустит свой токен.
Любой, кто создаст аккаунт на и внесёт депозит (на любую сумму), фиксирует себе гарантированное место в раздаче. Поверьте, вы не захотите пропустить, насколько это будет огромным.
Также они добавляют новые игровые кейсы и всё больше live-игр.
Если вы любите азартные игры, это — тот шанс, на который точно не стоит закрывать гла
TOKEN-2,22%
AIRDROP-2,19%
Посмотреть Оригинал
post-image
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
Реальная амбиция StrikeRobot больше, чем создание более совершенных роботов
Большинство компаний в робототехнике сосредоточены на машине прямо перед ними: гуманоид, четвероногий, промышленная рука, специализированный робот, созданный под конкретную среду.
@StrikeRobot_ai подходит к задаче с другого направления. Главная сложность в робототехнике — не просто создавать более совершенное оборудование. Речь о том, чтобы построить инфраструктуру, которая позволит интеллекту перемещаться между разными физическими машинами.
Именно сюда встраиваются SR Platform и SR Agentic в общей картине. Платформа з
NVDA-4,93%
Посмотреть Оригинал
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
Пропущенная инфраструктура за физическим ИИ
Самая большая проблема в физическом ИИ может заключаться не в отсутствии мощных моделей или впечатляющих роботов. Проблема — в нехватке единой инфраструктуры, которая связывает всё между ними.
Сегодня робототехнический стек часто фрагментирован. Одна система отвечает за симуляцию. Другая управляет активами роботов. Отдельная модель обеспечивает «интеллект». Данные собираются через разные пайплайны, а развёртывание на реальном оборудовании добавляет ещё один уровень сложности.
В итоге процесс разработки таков, что для каждого нового робота, среды или
Посмотреть Оригинал
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
Цикл разработки StrideRobot объединяет все робототехнические модули в одно целое
Настоящая сложность в робототехнике — это не просто научить машину выполнять одну задачу, а создать систему, которая может непрерывно улучшаться.
Робот нужно обучать в средах, которые можно быстро создавать и изменять. Его поведение нужно тестировать в симуляции до развертывания. Его интеллект должен рассуждать при выполнении задач и адаптироваться к меняющимся условиям. А затем, когда робот развернут в реальном мире, каждое взаимодействие создаёт новые данные, которые могут улучшить следующий цикл обучения.
Вот э
Посмотреть Оригинал
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
Vision даёт роботу-манипулятору карту, но не даёт ему хват.
Попробуйте поднять яйцо, имея только данные с камеры и нулевую обратную связь по силе: вы либо раздавите его, либо уроните. Нет сигнала, который скажет исполнительному механизму: «ты на 80% от давления, при котором оно треснет, ослабь хват».
Этот сигнал существует только в виде данных о тактильных ощущениях: сила, крутящий момент, тактильное давление, обнаружение проскальзывания.
Поэтому «Embodied AI bottleneck» («узкое место воплощённого ИИ») — это уже не проблема зрения. Это проблема осязания. Можно иметь идеальную 3D-модель дверной
Посмотреть Оригинал
post-image
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
ИИ-интеллект развивается стремительно. Доверие, память и репутация — нет.
Именно это и задумано исправить концепцией Vanar Org.
Организация сохраняет бизнес-контекст, координирует работу специалистов, соблюдает политики и со временем формирует проверяемый послужной список.
Переезд на Base позволяет команде полностью сосредоточиться на воплощении этой идеи.
Стоит рассмотреть на Bullish по $VANRY .
VANRY-22,06%
Посмотреть Оригинал
post-image
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
Промежуточный слой между AI-моделями и физическими машинами
AI-модели могут рассуждать о мире, роботы — перемещаться по нему, но превращение интеллекта в надежные физические действия требует гораздо большего, чем просто поместить мощную модель внутрь машины.
Роботу нужно понимать среду, взаимодействовать с объектами, принимать решения, учиться на опыте и безопасно выполнять действия. Разрыв между знанием того, что нужно сделать, и тем, чтобы реально сделать это в физическом мире — именно там происходит большая часть самых сложных работ в робототехнике.
Именно к этому слою @StrikeRobot_ai и иде
Посмотреть Оригинал
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
  • Закреплено