PODCAST · 晚点聊 LateTalk

2024 年 4 月节目

4 期 · 1 期带分节

  • 04-3068: 怎么运营一家美术馆?和艺仓美术馆馆长余光照聊聊艺术、艺术馆和怎么办展
  • 04-2567: 与《刚性泡沫》作者朱宁聊普通人保住财富:为什么多元化投资更好?
  • 04-1066: 怎么选发型、为啥烫发贵、咋吹头发:和理发店老板宝哥聊聊美发这个生意和到底该怎么整整头发?
  • 04-0265: 信仰充值的威力:与逐际动力谌骅聊聊 GTC 和人形机器人新进展 | AI 大爆炸
    1. 01:20小脑能力已经赶不上大脑,更关注小脑
    2. 05:12FigureAI 和 Aloha 背后的新技术:Diffusion Policy,扩散模型用于生成机器人动作
    3. 06:44Diffusion Policy 和 Diffusion 模型之间的关系
    4. 09:04重要提升在于泛化性:机器人可以像人那样洗盘子了,不需要盘子摆放精确
    5. 09:47为何 GTC 黄仁勋与 Transformer 八子论坛完全没聊到机器人?
    6. 12:562016-2017 年读博期间,波士顿动力 demo 表现好,与他们的科学家交流,发现方法很相似
    7. 14:29波士顿动力展现的是「足式运动能力」,它和「操作能力」是两条线
    8. 15:00足式运动能力在控制上为什么难?——一个「欠驱动」系统
    9. 18:08足式运动能力,抽象一下就是谌骅博士研究的课题:混杂系统的最优控制
    10. 20:08MIT 开源硬件方案是对行业的重要推动
    11. 21:26MIT 使用了原本用于其它领域的行星减速器,也从理论上做了解释
    12. 24:10大公司 VS 小公司,一个没有完全 ready 的方向,更看中探索的灵活性
    13. 26:30逐际做了 3 个产品,为什么做这么多?
    14. 27:43去年中国为什么多了这么多人形机器人?——马斯克效应
    15. 29:50走得像人能体现技术能力,但这也许没那么重要
    16. 31:43逐际的四轮足机器人和点式双足机器人:用在哪儿?干什么?
    17. 34:29点式双足机器人的更强运动和平衡能力——来自这两年强化学习在机器人控制中的运用。
    18. 35:00这和 Transformer 没有直接关系,但整个领域的信仰充值让大家意识到用数据驱动方法做控制是可行的。
    19. 36:43为什么中国做人形机器人的公司看起来比美国公司“更不聚焦”?
    20. 40:53为什么大模型是美国先火,人形机器人是中国先火?
    21. 42:45波士顿动力居然有 30 多岁了!它仍在用液压驱动,几乎不可能产品化
    22. 45:19一个现象:起步太早的科技公司,可能因在老技术栈上积累太深,采纳新技术更慢
    23. 47:10这一次,这件事不会再发生了吗?为什么?
    24. 48:54更确定的事:人形机器人方向;发展不及预期的事:硬件
    25. 52:26机器人的数据也是和硬件耦合的:比如触觉该如何表达?这受限于传感器
    26. 54:56机器人端侧算力,英伟达 Jetston 又先人一步
    27. 57:23人形机器人是交叉学科,兼具软硬能力的人可能会成为主导
    28. 59:25对机器人“叛变”人类谨慎乐观