AI Dance
@AI_Whisper_X
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头部大模型核心算法&VC 小红书4.0万粉 [email protected]
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RT @rai_inst: Using reinforcement learning we have expanded the range of techniques the Ultra Mobile Vehicle (UMV) uses to handle terrain a….
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RT @SemiAnalysis_: Because Google is so bad at tweeting, we’ll do it for them: . Gemini 3 is shaping up to be an incredibly performant mode….
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果然宇宙��尽头是卖课。。。.Marc Lou 8月赚了4万多美金，CodeFast和ShipFast，这俩加起来3万多. 一个是卖课，一个卖模板。.- codefast是卖coding的课程.- ShipFast是NextJS模板库，让独立开发者快速落地应用的各种样板代码，比如支付、数据库、用户登录、博客、UI组件等.-.
I made $41,440 in August 2025. 🧑💻 CodeFast — $19.9K.⚡️ ShipFast — $11.7K.📈 DataFast — $6.1K.🐥 Twitter — $1.5K.🧬 BioAge — $588.🍜 Indie Page — $505.🛡️ ByeDispute — $363.🌱 HabitsGarden — $317.💨 Zenvoice — $147.🎞️ YouTube — $134.🚀 LaunchViral — $129.📚 WorkbookPDF — $29.💩.
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llm vlm vla的关系画的很清晰啊.感觉是AI画的，但画的确实不错。. 简单说就是：.- 基于大规模互联网数据上训练的LLM��VLM(为VLA模型- 提供了大量的知识）.- VLA把现有的vlm拿来用，在机器人数据集上进行微调.- VLA 可以直接端到端的预测机器人的动作.
At the core, a VLA is:. - an LLM backbone.- a vision encoder (mostly transformer).- an action head (diffusion-like)
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3/ 资本密集度：AI公司，即便是应用层，也具有前所未有的资本密集性。.（就是比以前更烧钱）.4/ 在AI时代，以前的估值纪律被打破。Byron反思自己当年因为太纠结财务模型而错过特斯拉，没相信创始人的愿景。投AI有时候得跳出短期数据的框架，去赌创始人的远见和执行力。.5/.
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1/ 传统的护城河正在消失，因为创新的速度被极度压缩。疯狂的速度也带来了前所未有的竞争和内卷。.Byron说，以前一个赛道可能就一两个对手，现在一上来就是15家公司贴身肉搏。.所以，传统意义上的护城河越来越不管用了，因为迭代太快，你刚做出来的东西，三周后可能就被人超越了。.2/.
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美国投资人现在有多疯？BVP合伙人的一个访谈，聊到了7个颠覆性判断.(BVP投了Anthropic、Perplexity、Canva，20VC对BVP一个合伙人Byron Deeter的一个访谈，不错的，值得听).
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卧槽！以后真的分不清什么是真的了。。。。.
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很有意思的观察，有道理的。.现在ai 搜索都没敢做广告.
去年一起做 AI 搜索的几波人. 1. 秘塔在探索 AI 学习，主打的 toc AI 搜索，体验很久没升级了. 2. 博查借势 deepseek，已经是国内 tob 搜索 top3 的量级了. 3. genspark 转型去做通用智能体了，功能更新很快，号称几千万美金 arr 了. 4. felo 也在发力 agent，主要用户在日本. 5. devv 转型去做 vibe.
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4、中国很强：网页前20有3个中国产品，75%+流量来自国内：夸克(阿里/9)、豆包(字节/12)、Kimi(月之暗面/17)。出海很香，多款中国开发、海外火爆的App，网页端7个，移动端22个，但仅3个主要用户在国内。美图5款入选（美图真的是错过了），字节也一堆。.
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a16z GenAI Top 100 发榜。两年半数据，AI 到底怎么被普通人用？直接看重点：.1、生态稳了，新人变少。网页端11个新脸，移动端14个，主要因商店清了一波山寨ChatGPT。.2、Google杀疯，四个产品首次单独上榜——因域名拆了，流量能看了。Gemini站老二，占ChatGPT 12%流量。AI Studio空降前十。
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8/ 具身智能和人形机器人核心论文：.RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale.RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control.RT-H: Action Hierarchies Using Language.RDT-1B: A DIFFUSION FOUNDATION MODEL FOR BIMANUAL MANIPULATION.GR-2:.
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7/ 最后提一下VLA面临的几个挑战：.数据：训练这类模型需要海量的（视觉，语言，动作）三元组数据，构造有效数据难度极大.泛化与适配：在一个机器人上训好的策略，很难直接迁移到另一个结构不同的机器人上。跨本体迁移可以说是一个很大的难题了.如果使用仿真数据还有sim2real的问题.
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