马斯克已如坐针毡？OpenAI机器人浅析
Vložit
- čas přidán 13. 03. 2024
- OpenAI的机器人真的是太炸裂了同志们。不知道马斯克看过以后心里是不是五味杂陈、如坐针毡。前不久老马还在卖弄自家的「擎天柱」叠衣服做家务，结果现在，OpenAI与机器人创业公司Figure联合开发的Figure 01，已经炸裂登场，展示出了超强的人机互动能力。这一瞬间，我感觉「机械公敌」已经成为现实。
Is Musk on pins and needles? A Brief Analysis of OpenAI's Robots. - Věda a technologie
记得有个形容AI的比喻，AI就像一辆行驶中地铁，人们在站台上等着它的到来，一开始只是听见声音，人们感觉这辆车离的还很远，然后隐约看到灯光，然后灯光越来越亮，等人们看清整个车头时，它已经离你非常近了，但人们还不能完全体会到他的速度，等地铁真正从身边经过时，人们只看到一道地铁虚影从身边飞驰而过！现在应该就是差不多可以看见车头的时刻了！
也可能他只是探了下头又回去了。
上次吹元宇宙的时候也是这么吹的！跟风买买股票得了
現在的問題是人類到底是站在站台上，還是站在鐵軌上
李老师说的 ，但是 这个时候 我觉得ai已经呼啸而过了
站在台上，请不要用无知来蛊惑人类停止ai的研发。业余人士才说这些无知的话，专业人士只觉得ai是工具。因为它们无法产生意识。
大量的視覺訓練是重點，如果說以前的編程是走邏輯的話，現在是靠的是大量儲存資料及高速的運算能力，靠邏輯是做不出來的，機器人怎麼分辨是狗還是貓不是靠邏輯，而是靠訓練，看了幾百萬張的影像以後，成功率就非常高，所以邏輯變成了常識，那些只相信邏輯的人可能需要重新整理一下自己的邏輯。
也自信的跟上文字发展步伐，没有必要让人们一直复杂旧体的繁体的。世界各地学习国际语言的简体中文 很久以前就自信跟上中华简体中文发展步伐了。
其实人类重小到大 成长过程也是一个学习训练的过程 这个模式是对的 需要什么功能就训练什么能力 主要是平台好就好 可以节省大量的内存空间和资源 未来机器人也应该是这个模式
Musk 一直強調，做MVP，做PPT是很容易的，最難一直都是量產，scaling。他從一開始只在量產的核心上花功夫，做設計。
這是關鍵 如果Figure AI做出來
一台要100萬美金 那也沒啥屌用
机器人自己制造机器几百年甚至上千年恐怕也难实现, 所以人类应该不怕AI,
特斯拉的車早時利潤能比其他汽車公司多也是靠產線規畫能有效降低成本，例如部件板金，能一次一起處裡的就靠比常規更大的設備加工，別人要用好幾個衝壓設備，他一次搞定，有效降低很多成本。馬斯克在產效方面的確有一套。
@@emaillistutum3378未必，ai发展因该存在一个临界点，过了这个临界点会加速发展，而现在很有可能就处在这个临界点上
更需要老马的做家务机器人
感覺人類發展奇點要到了，我們何其幸運生在這個時代，又何其不幸生在這個時代
所謂奇點，目前有兩種普遍的定義：
1. AI 的快速思維和創新，甚至是謀略的能力，已遠遠超越人類的智慧和想像。
2. AI 能開始覺醒，有了 "自我" 的認知，不再單純的服從人類的指示。
若是以上述的第 2 點，估計至少要等到 2035 年之後才有可能發生，目前的 AI 離通用型 AI 的境界，還有一大段路要走。
不過隨著軟、硬體快速的進步，肯定 AI 發展會不斷出現讓人感到驚艷之舉，非常值得我們關注。
有钱有幸，无钱不幸😅
@@kius9624有錢，結果生在中國幸不幸
是啊 1950年代大家都有工作 都有錢買的起房子 也有多餘的錢養小孩 而現在我們生活什麼都有了 卻都買不起養不起了
恰恰相反，我根本不觉AI人工智能和机器人能产生和人类一样的智慧。人类的科技根本达不到这水平。人类根本不可能有能力能让由一堆无机物组成的机器人和AI人工智能产生和人一样的智慧。除非，人类已经超越上帝(或造物主)。
看来等我养老的时候不用住养老院了，在自己的房子里面住着，买一个机器人服侍。
good point.
你这条评论点醒了我，我太愚钝了，没想到机器人对于个人最大意义就是养老，哎
所以猫耳机器人还要几年？
首先你要很有錢~🤣🤣🤣🤣
@@noc8964量产后可能比一台车便宜
谢谢精彩解析
这中间很多环节仍然是经过多次训练才达到了演示的熟练、平顺程度，已经有视频做了详细的解释说明，技术上确实有很大进步，主要是在语音转文字、再从文字转语音的环节，已经与人类在相似场景下的反应和表达完全一样了，但整个演示仍然还是人工合成的。
厲害
感觉过不了多久，我就可以看机器人世界杯足球赛了，受够了目前这帮国足。
機器人能打羽球、乒乓球，那就厲害了
@@chungfrank563任何运动都可以的
目前能量產的只有特斯拉，他的超級工廠全球都有，供應鏈也是關鍵，把價格壓低是特斯拉的強項，特斯拉上海就實現這點，高品質、低售價、高量產
特斯拉的机器人啥时候量产了？
有能力量产@@karladams1149
@@karladams1149特斯拉電動車就是一種四個輪子的機器人
特斯拉产能最高的工厂在中国其实也是个利空 毕竟现在关系很微妙...
@@chengbowang5507 其他工廠也會進步！
我個人看好應用在自動駕駛上，應該有非常大的市場價值！
如果應用在人型機器人或是醫療機械手臂上，由於受限機械手臂的力拒，可能市場有限！
要如何判斷編成是已經寫好可以執行這些動作? 還是自發性的 隨機裝況?
圖靈測試啊
optimus有没有gpt时刻？
剛開始的進步，總是讓人驚艷，但若真的要到可以勝任各種狀況，還有很長的路要走。
就連自動駕駛，雖然已開始使用，但要到完全放手讓系統來操控，至少還有三到四年，機器人至少還要十年
首先这个视频里的内容有实现编排的可能性比较大，但是也不排除不是，但最重要的一点确实还是量产问题，figure 的这个机器人明显是用液压系统来驱动关节的，液压系统故障率非常高，而且维修成本也很高，经常一坏就要一大部分全换，tesla bot 全身用的都是电机，不管是在量产还是维护成本方面都更有前景。而且特斯拉有展示他们头上的摄像头的纯视觉深度的效果视频，figure 用的是啥视觉技术也暂时不清楚，也不知道能不能适应正常的人类环境。
Bostom Dynamics那幫人就是用液壓驅動,原汁原味,不同武功派別~
@@Mems12342 对，就是从他们那知道液压系统有多大问题，他们之前也放出过翻车视频，机器人直接爆缸喷油，他们维修的话好像是直接整个机器人报废，不修（不一定准确）
沒記錯液壓系統對溫度很敏感
专业！
外行人讲话，人形机器人使用了大量的减速器，还有丝杠减速器，只有这样才能做到精准定位。不懂就要多看书，多学点东西，不要装成专家一样，实在不愿意看书，还可以网上搜索，你是连上网搜索的的意愿都没有，就乱说。目前，中国做机器人减速器还有传感器的的有大量公司，比如拓中大力德，柯力传感，江苏雷利，拓普集团等。
這個如果真的能 “ 成熟 ”
在一些 “ 高風險 高危險性 心理負荷過大 ” 工作上
對人類來說可能會是好事
低風險 低危險性的可以先取代一波
拿來虐囚應該是不錯的，我猜CIA跟美國國防部已經要下大單了
规模量产商业化还是特斯拉更靠谱
仔細看 是人手去接蘋果 而不是機器人拿給人的
傻逼
人手和机器手几乎同时到位，机器手瞬间就放开苹果，这个有点假了，没有延迟吗？十有八九是预先编程了，或者根据非常固定的流程重复训练
看到這個影片想起來，其實用AI訓練，讓一個人型的東西學會走路（或跑步，或其它事）這個很早就有了。只是這都是電腦的3D環境下，而不是真實世界的機器人，不過原理是類似的。在電腦3D環境下訓練的人型，也是最後會反映在關節的控制上，什麼時候要彎到什麼角度，用多少力量等等，要解決的就是如何把結果映射到機器人的控制上。但「人型」機器人難就難在人型的限制上。因為要做人能做的工作，身材，結構，重量都要跟人相彷，還能做人能做的（部分）工作，這就是硬實力了，而且不是像AI這樣很多人都精通的學問。
但如果是一個工廠用的，甚至是通用性的，取代一部份人類工作的機器人，雙腳的部份就可以不用那麼堅持。輪子（例如萬向輪），履帶都可以，靈活性也好（例如要原地轉身）要爬階梯（不是梯子那種）什麼的都有辦法。可能在高危險環境救災，救難，甚至軍事的情況有需要雙足步行。像福島核災的時候，就有需要進去反應爐那棟建築查看一些情況。日本這邊完全沒辦法，是美國這邊提供了協助，弄了一些搖控「機器人」（其實就是帶鏡頭的有線履帶搖控車），鑽了一個洞把機器人放進去探查內部情況。結果因為發電廠內環境是設計給人工作用的而遇到了很多困難，本田在這件事上還被日本大眾罵的很慘，說這種情況下該是你們（當時）世界頂尖的機器人技術發揮的時候了吧？結果還是只能作作秀、跳跳舞而已...
還早啦！解決完算力還要解決能源問題，一個人給他薪水足夠吃飽穿暖，機器人做同樣的事情需要消耗多少電？還得綁一根電線。現在的電池做這麼耗能的事絕對撐不了多久，還得保持空間涼快，不能太熱也不能太冷！跑個ps5我都得細心維護他的散熱情況了。
是的，能现实应用还有很多障碍要克服，起码电池还要创新
或許人類會變成電力來源……
@@ananman28146
那也太慘了⋯⋯上帝給我們當人，結果我們嫌累，跑去給機器人當能源發電⋯⋯
厉害👍
Tesla Prime机器人主要在模型层面确实有差距，但是也有它的优势。第一. tesla更加容易将人形机器人嵌入自己的生产场景中 第二.Tesla机器人的手部动作的精确性和灵活性是目前首屈一指的，用musk的话来说，2年内可以做到字面意义上的穿针引线! 遗憾的是，我们在这两方面差距都很巨大
大语言模型训练的机器人应该比较不擅长完成精准度要求较高的动作，并且出错几率应该不小，最终还是要看应用场景。特斯拉以及一些其他的机器人公司，目标场景多是生产需求，精准度要求比较高，我不觉得会有竞争关系。openAI这个机器人，感觉大概率会是朝着家庭管家，接待等方向发展。
高手👍
不同维度。特斯拉一开始就奔着量产方向走。这个看起来蛮复杂，量产不容易
😅最重要的是智能，硬件才和量产有关软件直接复制
@@jacklee-ol8s机器人的功能最终还是要通过硬件实现
核心在于理解
就如大刘之前影片所說
液壓系統 能量轉換率低 背上大電池
太棒了，我要让它看大量黄片训练动作😂😅👍🏻
可惡 你只把他當作電動按摩棒+
未來應該會推出專門搞色情用的型號，各種姿勢都會幫你安裝好
💪💪💪
怎么一下子好像进入快车道啊，人形机器人都来了。
人形机器人早就有了，人形只是机器人的形态而已，重点是ai
技术的积累遇到关键技术的突破导致的量变转化为质变。简单来说就是GPT这类超强的LLM因为其通用性和方便的集成性能，让各领域已经积累的技术得以方便的整合。
@@leeweilun3047如果是ai的话，对芯片要求更高了，更需要大量运算的逻辑芯片。
他們現在產出的東西嚴格來說就跟概念車一樣，要量產還要不知道扯多久，等成本跟技術控制到能上架還要發展一段時間
如果AI可以理解个体或群体人类使用者在某一方面或某几方面上的具体技术需求，同时能够体会人类使用者对该方面需术的正面期盼与负面顾虑，那么在此之上AI自行地评估、设计、控制制造及测试出来的机器人才是终极意义上的AI机器人😅
有没有可能这个机器人跟索菲亚是一个套路呢
仔細ˋ看 杯子 盤子的形式顏色都依樣 水果故意選了紅色 的蘋果，這跟智輝君他家的可以區分顏色堆疊方塊依樣 用特定顏色 形狀來做認知 花樣一多 就很難了
起码训练到龙珠里面的人造人8号😂
应该只是一个Demo，事先准备好。
成熟的标志：大量人群在各种各样的生活场景测试
👍👍👍
摆拍的 这个公司创始人不是机器人背景 最大强项是融资。据说是Nikola2.0。
誰是nikola
但是有錢的話，就不怕做不出來
我只想看到機器人打架...什麼時候安排上擂台
❤❤❤
杯子里如果有饮料呢？
富豪的玩具
所以机器人的核心理论都不能偏离。两个确立两个凡是两个维护四个意识和四个自信，任何机器人如果偏离了这几项核心标准，那么机器人将会不可控制，只有让机器人深刻的理解到两个确立两个，凡是四个维护四个意识和四个自信，人类才能进步
你魔怔了？
@@user-mz4yv4fw6e他这是春秋笔法。
估计是在国内标语看多了被洗脑了
@@girtheinvader3513 这是事实。就是因为防止黑客帝国的情况发生。要让机器人知道谁是领袖。这就是两个凡是两个维护两个确立的意义。而且要让机器人知道社会是由人类组成的。这就是四个自信和四个确立的目标
太棒了，以後不用做家務了！
你确认买得起吗？
为什么机器人要用乔布斯的发音音色
良性竞争，谁与争锋？
機器人是否擬人，或是說擬人是否是好事，這完全取決於應用場景
如果想要最佳化特定應用的效率，擬人絕對不是好事，很可能落入機器人打算盤的矛盾
现代社会基本上每一样东西都是为人设计的，如果机器人不拟人，将寸步难行
我在想有没有可能实现一个DNA到x64编译器，把描述人脑如何构建的基因序列翻译成机器指令，然后跑起来，给它输入感官数据，当作一个黑盒子来调用，因为自然进化出的代码肯定要比人写的完美
太複雜，而且DNA的功能目前也只了解了一小部分。
脑机接口nueralink ，未来或许可以把自己的意识传送到机器人上。目前是实现了植物人的意识在虚拟网络里可以进行沟通。
文字场景可以转化成语音或视频，然后在用创造出的语音或视频来训练机器人，反复训练周而复始，整个一个闭环系统😮
我想未來，我的機器人能陪我出國⋯⋯即時口譯⋯⋯完美😊
那你要买两张机票
你想象力太差了吧😂
AI PIN到時候出貨就能了 不需要機器人
说实话 如果没有事先编排和人工辅助, 我不太相信现在有这种程度的机器人
原理挺清楚的，除了可能失敗幾十次才拍成功外，這個機器人的能力是可以肯定的。不過我關心的是訓練資料要多少、多久的時間能做到平均人類的水準
我也覺得是失敗幾十次才拍出來，這種程度以目前科技可以做到，現在是準確率的問題。
视频训练需要的算力现在还是太大了， 估计要等几年才能达到人类的 60%左右吧。 整个视频都是单手操作， 如果到整个机器人， 我觉得时间序列之类的 协调处理， 也是需要解决的问题吧 @@user-et3cy4ys5i
以现在gpt的理解水平，至少同一个命令得换几种表达方式，才能确保它真的做出测试者期望他做的动作吧😅
馬斯克最不怕的就是壓力😅
能不能讲一下特斯拉的fsd?进展如何，前景如何，和其他公司的自动驾驶比起来怎么样
早晚被openAI吊打
@@user-kj4vm6bw5p 語言聊天的AI屌打自動駕駛領域?洗洗睡拉，你說NVDA還有一點點可能
碳基生命的使命就是创造硅基生命 使命达成离消失就不远了😂
大刘以前聊过，机械飞升是人类未来星际旅行最靠谱的形态
造假成分太高，大劉說的自信滿滿真的有點古怪
首先，Figure 的CEO過去創業的飛機公司，快十年了還沒辦法量產，只有募資、上市撈錢。
看到AI熱潮又跳過來做相關東西，首要目的也是募資、上市。
再者，用過GPT的API就知道，一般回應是不會出現贅詞跟發語詞的，這段影片出現了多次，後面是真人在說話的機率比較高。
Figure的展示也許是可以做到，但讓人沒辦法信服就是，疑點太多了。
而且Figure拿到OpenAI funding才不到一個月吧，要說聯合開發也太早
还有，投资这个公司的大公司的高管全是傻。🤣
@@hxlbac 矽谷新創詐騙多到可以拍電影，你是不是沒看過 ?
马斯克还不是一样的,FSD吹了八年，现在吹牛都吹不过OPENAI了
这视频太假了 但凡学过ai都知道 chatgpt是大语言模型 只会对话 对图像识别和机器人根本不沾边
@@DiedLiu 只有你是大聪明。
同理：
若戰鬥機器人，在上戰場數次多後，就會越來越熟，越來越高效
那個用生成式的邏輯練習就好，可能是現在大家在omni verse應用的方向。
@@aresation
你英文拼錯了知道嗎？
如果僅是一知半解不要在這秀，除非你自己待feb或lab
老實說...TESLA做出來的機械人我一定買得起 但是OPENAI這個...會不會很貴呀?
要先能量产再说，否则有钱都不一定买得到
笑喷了！当听到你说：“让他们打一架”
model x 开了一段时间了，大刘不准备聊几个专题
实话讲如果想规模化量产估计还是特斯拉
盘子没放稳的时候，还伸手想扶一下，有意思
只是ChatGPT多模態結合起來看起來很智能，機械的動感流暢度明顯不如特斯拉的機器人呀
特斯拉有說那個摺衣服的機器人是有人操作的
不是AI操作的
固定场景一切都是可以预制的···视频开头那对话明显有关联《西部世界》的内涵······
特斯拉那个是有人在旁边做类似动作捕捉，根本就不是人工智能
OpenAI机器人概念股可以allin了
合作是必然的,因为马斯克的星舰早期在宇宙的行动最好依靠机器人而不是人.
機器人嗓音很像Tom Cavanagh
怎么没提成本是多少
如果給機械人看ai殺人電影，會有問題嗎？
不會有問題，訓練已經固定了
語音裡有停頓和過渡詞
這是只有人類才會有的習慣
語速在聊天過程裡有情緒波動
而產生的加速和減速
如果你跟我說這不是綵排的
那麼這個ai機器人已經具備了
本我意識
有了它，人类就实现了能动嘴就绝对不动手的境界！
幫忙DIY不知道行不行 哈哈
@@vernonchen8820 可以让它把自己的插座拔掉
共产主义进去快车道
@@vernonchen8820必须跟硅胶融合❤
抛开影片和发音，感觉就是两个人在对话。所以机器人已经算突破图灵测试了吗？
gpt就已经突破了，按图灵之前的标准。 现在标准估计要更新了
突破图灵测试？多少年前就突破了吧😂图灵测试早已不是重点
請問你是如何確定這不是剪輯加上擺拍?當初Google Gamini一出來也是震驚四座,後來Google出來說,那個宣傳片是剪輯處理過的,不是真的
Sora現在也是一分鐘影片要一小時,可是宣傳的時候都故意沒強調這點.....
所以我強烈懷疑這個影片是不是真的這麼神奇
硬要騙人, 就遠端操控與擴音, 機器人還會口吃?
我非常需要一個能在家裡幫忙摺衣服端茶倒水的機器人
价格估计在3万美元
我还希望他能做家教…他情绪稳定，辅导孩子学习任何孩子想学的技能！
然后他就不听你的了
可以拿去戰場作戰
应该是安排好了的
请问怎样买FIGURE的股票？
其实机器人话语中的那些eh ah hm暴露了这个提前编排的内容…因为生成模型应该没有这种容错率吧，但是总的来说openai应该是有真东西，而且商业前景很好
now the biggest question is....
did the robot wash his hands before he put the dishes in the drying rack??
Tesla 的GPU算力全世界第七 比模型訓練是不輸的 而且Grok剛推出已經是GPT3.5水平
根本不是算力问题。顶尖的拼的是模型。要不然google那个算力咋做出来的跟💩一样？
@@brotherbig4651 Google做得跟屎一樣? 自己看Benchmark吧 不是媒體吹什麼就信
@@fakecake6776 哪个靠谱的产品会把白人历史人物画成黑人啊？
@@brotherbig4651 人类教他什么数据当然他就只能用什么数据啊，白左们要求跪舔黑人，这帮机器人在具备自己真正思考的能力之前只能跟白左们的垃圾教育步伐
tesla被openAI吊起来打，GROK根本不属于tesla
我想看裝上Neuro-sama的樣子
很好，爱来自蜂群*Heart💕
還早
能给讲讲，动力来源吗？是不是都需要背一个电池包。
救救我的电池股 股票把~~~~~~~~~~
你並不孤單😭
這就是未來?
以後機器人戰爭不遠了
本来我觉得大概是视频软件做出来的吧，但你说波士顿动力，我只好信了。原理说得通，想不到it大亨们合作得这么快，其实也应该想到。
但我认为重点完全不在特斯拉bot有什么压力，也不在什么时候这个东西能服务个人用户。
我认为有几点，第一，ai统治世界不需要担心了。这很可能是必然的，但如果确实如此，那么全人类都被奴役了，至少大家还是平等的，应该担心的问题在此之前，就是，
第二，没有躯体的人工智能只能执行办公，设计，语言，这种人文艺术类职位，但加上一副躯体，最终必然可以导致它可以解决所有无论是逻辑的还是物理的工作，没有任何工作将是它不可取代的。所有人只能被动听凭命运的安排，看什么时候资本和技术侵入哪个行业，而完全被动反应。指望政府发ubi是不大可能的，即便最终可以落实，必然远滞后于对工作市场的冲击，大失业潮应该先发生。
第三，在地缘政治问题上美国必然再次树立起难以匹敌的政治壁垒，由此可以解决劳动力问题，在政治成熟度上，和金融手段成熟度上，美国和西方也是最没有制度阻碍有可能落实ubi的国家，还没有建立起现代工业体系的第三世界国家以及被制裁的中国将彻底失去竞争力，无论是高端劳动力还是低端劳动力，所有生产力都无法和智能机器人竞争，彻底沦为西方经济殖民地，永无出头之日。
至于ai统治世界，那是美国人考虑的问题，这就好比是彗星撞地球一样，根本不是普通人应该担心的问题，对于ai，你就担心自己的工作就可以了。
Figure进展是不可否认的，但是思考和口吃的过程明显是人为加入的，AI没有生物人类的bug，所以AI不会有口吃和明显的思考延迟。就算是刻意模仿也不应该有，因为这是对抗性训练的排除项。
我天天用 ChatGPT，它经常有思考延迟，为什么机器人就不会有思考延迟？
@@ahyb 机器人学习确实需要大算力，但是推理执行并不需要，而且算力是机器人自己本地独占。而你是在和所有用户分享openAI分配给你的算力，所以会有延迟。AI机器人低延迟是一项重要的指标，否则没法实用化。
@@jinjnjnopenai 的機械人大機會是由GTP4等級的模式驅動，也就是說背後都是雲端server
你用的是 ToC 端的， 可以理解为很多人在用， 你得排队的。@@ahyb
@@kelvinli2970 只能说不排除有这个可能性，但是如果是这样，那这个机器人就只能用于展示GPT4，而不是走量产路线。试想你会使用一辆云端算力驾驶的汽车吗？就算你对服务器的稳定非常有信心，但是目前的网络延迟无法满足实际需求。AI机器人只能本地推理为最优先级，云端只能非即时的辅助补充。我也不是说Figure一定是造假，也许他本来就是不口吃和不延迟的，只是故意这么去设计给投资人看，显得更像是个AI的样子，毕竟大多数的投资人更吃这一套。
《自主或非自主智慧學習型器人，不可修改【理性作為判斷篩選晶片指令】製程與控管》
自主或非自主智慧學習型機器人，所有不可預知自主學習意識或念頭作為前，都必須經過不可修改，【理性作為晶片判斷指令篩選】，才能做工!
【機器人理性作為判斷篩選晶片指令】
除非機器人受到攻擊，自保趨避；或被動反擊發出觸身電擊阻卻作為外:
1、不可主動做出傷害人類人身作為!
2、可阻卻任何暴力人類或生物或物品，攻擊傷害人類作為阻擋保護!
3、為保護人類生命，可破壞任何最少代價與自身能力可行阻擋物，帶領帶領或背負...無法行動人類，趨避危險標的或地區!
4、自衛攻擊型機器人，【只能限定在固定防守範圍，要塞或...區域活動做工】；【且需求單位必先申請核准防衛範圍】，配置不可修改，另外專業製成，【高階理性作為判斷篩選指令晶片!】
5、機器人做工控管晶片組合的黑盒子功能控管:
機器人不同做工，【理性作為判斷篩選晶片指令，所製成黑盒子】；軍事或保全用途，由國家設置專門工廠生產；民間用途由國家核可專門民間工廠生產，都須嚴格測試作工控管，管理單位隨機抽查測試，黑盒子自主控管功能!
制約機器人理性作工晶片黑盒子，出場販售組裝連接機器人工智慧後，【任何人嘗試開啟黑盒子，更換或破壞晶片…；或妄圖避開黑盒子控管，更改人工智慧意識、念頭做工指令控管迴路】!
【黑盒子會自主爆炸，摧毀自主或非自主智慧學習型機器人，人工智慧運作重要功能】，癱瘓機器人做工載體成植物人!
【地球生態不可逆極端惡化襲殺，未來殘存人類後代 進入高階虛擬實境地球世界學校】 後來總成學習與覺醒說法者 堯舜敬啟!
忽然 发现最精密的不是拟人大脑 而是像人一样行走 😅 还是开发者们都觉得能动就行 拟人行走不重要 直接跳过不研究了😅
AI 太强了
马斯克大概率会给机器人用上grok
我也觉得这是必然的…希望他的ai火速赶上
雨刮器4年都解决不了，不看好马斯克
這也可能只是一個極具吸引力的誆錢提案
Figure 01跟Tesla Bot倆打一架誰會贏？
答：打架訓練得好的那一方。
太牛逼了
自从ChatGPT后，感觉AI进步明显加快了！再过三五年，实用化就毫无悬念了。
可能就好似waymo 跟TESLA的FSD相比呀, WAYMO已經先達成, 但量產先係關鍵。 當然,我也很好奇現在TESLA跟figure既實際差距
机器人没啥差距 可能tesla还领先 chatgpt的整合openai方面领先
说实话，测试大可以学特斯拉机器人拿个鸡蛋或者折衣服，相反他们选择拿苹果和碗，杯。影片展示的更多是与人的互动，暂时没有看出做精细动作的能力。
不有對這些演示影片太認真,因為他們目的都是用來拉投資的
實際如何只有推出時才知道
投资人都比较傻。不如我们这样的穷人。不过，你也许不是穷人。
@@hxlbac比較糟糕的是...又窮又傻還比較多
馬斯克: 請問你這台生產成本多少? XD
這個機器人的高端晶片connectors可能幾萬個。人的大腦神經網絡節點大概有兩百萬個。connectors 越多，越能處理複雜的事情。隨著先進晶片的進步，也會增加更多connectors，可能再過5-7年，類人類神經網絡就會出現。屆時，運算力更強大、反應力更快的機器人就會出現。
感觉这种端到端的模型方向错了，比如冲咖啡这个事，figure通过大量学习冲咖啡的视频来获得这种能力，实际上我觉得更好的思路是将运动执行的模型（小脑）和做事的意图的模型（大脑）分开。小脑模型通过大量的基本动作的训练获得对各种形状质量物体的使用（比如咖啡机上面的按钮怎么按，杯子怎么拿），而大脑需要知道我要冲咖啡需要做什么事情，然后分配到小脑去执行。
作为一名程序员,我感觉自己在家接外包的日子可能没多久就要终结了. 比如做微信小程序或者简单的软件,可能完全会被GPT-X取代
我相信程式設計師還是有其存在價值，就是當AI當機的時候還能有能力自救去開發其它有價值的工具，其他人可能就完蛋了
這就是一般人與工程師的差異
誰能保證AI不會當機?
DAVID..
这种演示和上市还差很远
成本跟量產
太可怕了...