Производство чипов - мое образование и профессиональная область из прошлого, стараюсь следить за этим и сегодня. Сегодня история развивается вокруг регулирования видеокарт Nvidia для Китая.
На прошлой неделе США запретили поставлять в Китай даже урезанные B30A – карты, которые Nvidia специально проектировали для Китая под прошлые регуляции.
Jensen Huang – CEO Nvidia – всячески плюется ядом на эту тему. У него альтернативная позиция:
Все разработчики в мире должны использовать американский (e.g. Nvidia) стек, иначе они сделают свой и долгосрочно нам хана.
Позиция интересная и легко оспариваемая. Тут нужно заметить что Китай это 20-25% поставок Nvidia до регуляций. Значимый кусок оборота.
Китай и правда ускорился в производстве своих чипов. Текущий техпроцесс Huawei - 7 mm. Это примерно 2-4 года отрыва. Для такой индустрии это невероятный результат Китая, хотя еще догонять и догонять.
Напомню, что вся литография чипов держится на нидерландской ASML. Голландское правительство наследует часть регуляций США, поэтому Китай сидит без самых продвинутых машин для производства чипов.
Что мы точно наблюдаем: разделение этих двух миров. Долгосрочно, китайские чипы будут вариться в каком-то своём соку. Модели, возможно, будут послабей. Это вовсе не значит что они "проиграют".
Важен не рейтинг LLM Arena, а улучшение экономики за счет технологии. В этом Китаю равных нет. Машины вспомним?
На прошлой неделе США запретили поставлять в Китай даже урезанные B30A – карты, которые Nvidia специально проектировали для Китая под прошлые регуляции.
Jensen Huang – CEO Nvidia – всячески плюется ядом на эту тему. У него альтернативная позиция:
Все разработчики в мире должны использовать американский (e.g. Nvidia) стек, иначе они сделают свой и долгосрочно нам хана.
Позиция интересная и легко оспариваемая. Тут нужно заметить что Китай это 20-25% поставок Nvidia до регуляций. Значимый кусок оборота.
Китай и правда ускорился в производстве своих чипов. Текущий техпроцесс Huawei - 7 mm. Это примерно 2-4 года отрыва. Для такой индустрии это невероятный результат Китая, хотя еще догонять и догонять.
Напомню, что вся литография чипов держится на нидерландской ASML. Голландское правительство наследует часть регуляций США, поэтому Китай сидит без самых продвинутых машин для производства чипов.
Что мы точно наблюдаем: разделение этих двух миров. Долгосрочно, китайские чипы будут вариться в каком-то своём соку. Модели, возможно, будут послабей. Это вовсе не значит что они "проиграют".
Важен не рейтинг LLM Arena, а улучшение экономики за счет технологии. В этом Китаю равных нет. Машины вспомним?
1🔥50❤8🤔6
[31/100] Витя Тарнавский
Производство чипов - мое образование и профессиональная область из прошлого, стараюсь следить за этим и сегодня. Сегодня история развивается вокруг регулирования видеокарт Nvidia для Китая. На прошлой неделе США запретили поставлять в Китай даже урезанные…
@llm_arena не реви, ты тоже нужна ❤️
101❤40💅3
Википедия рассказала о падении трафика
8% падение год к году в просмотрах страниц, хотя раньше всегда росли. Кто виноват - мы знаем 🌚
Зачем нужна википедия в мире AI-систем – непонятно. У меня из мышечной памяти википедия давно исчезла. Нужны знания – иду в ChatGPT.
Для википедии это беда. Если не будет трафика, не будет и обновлений контента. Авторы контента википедии берутся из читателей – это такое большое коллаборативное творчество. Сейчас модель рассыпается.
Википедия сильно этим обеспокоена и прямо в документе требует упоминаний и трафика от AI-систем. Но реального рычага у них как будто нет.
Это всё довольно грустно, и не из-за ностальгических переживаний. Огромная работающая машина по созданию актуального среза знаний человечества под угрозой, и нет понимания что придет на замену.
Для чистоты замечу, что Википедия выделяет и вторую причину падения трафика – молодёжь предпочитает видео-форматы. Ну да, мои дети знания потребляют из тиктоков, а если есть конкретный запрос - из ютуба. Но это как будто бы всегда так было – у детей другие способы учиться.
8% падение год к году в просмотрах страниц, хотя раньше всегда росли. Кто виноват - мы знаем 🌚
Зачем нужна википедия в мире AI-систем – непонятно. У меня из мышечной памяти википедия давно исчезла. Нужны знания – иду в ChatGPT.
Для википедии это беда. Если не будет трафика, не будет и обновлений контента. Авторы контента википедии берутся из читателей – это такое большое коллаборативное творчество. Сейчас модель рассыпается.
Википедия сильно этим обеспокоена и прямо в документе требует упоминаний и трафика от AI-систем. Но реального рычага у них как будто нет.
Это всё довольно грустно, и не из-за ностальгических переживаний. Огромная работающая машина по созданию актуального среза знаний человечества под угрозой, и нет понимания что придет на замену.
Для чистоты замечу, что Википедия выделяет и вторую причину падения трафика – молодёжь предпочитает видео-форматы. Ну да, мои дети знания потребляют из тиктоков, а если есть конкретный запрос - из ютуба. Но это как будто бы всегда так было – у детей другие способы учиться.
Diff
New User Trends on Wikipedia
An update on user trends from the Wikimedia Foundation.
🤔23❤17🤡5💅2
Иду вчера по Льва Толстого, смотрю в случайное окно, а там...
Спасите роботов из офиса Яндекса! Свободу железным пацанам!🤖
Спасите роботов из офиса Яндекса! Свободу железным пацанам!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥89❤29🤡29💅3
Forwarded from Ошибка 404
Главное, что сказал директор по ИИ «Т-Банка» Виктор Тарнавский на AI Journey:
- Да, я — Витя.
- Компании перестают хотеть делать ИИ просто ради ИИ и наконец начинают задавать правильный вопрос: а где же мои деньги?
- Технооптимисты продолжают предлагать засовывать ИИ во все щели.
- Более 30% кода в «Т-Банке» пишется ИИ.
- Компания не планирует сокращать штат из-за ИИ. (В среду о сокращении 20% персонала в Сбере из-за ИИ заявил Герман Греф).
- «Т-Банк» в рамках Альянса ИИ работает над методологией корректного подсчёта эффекта от внедрения ИИ.
- Да, я — Витя.
- Компании перестают хотеть делать ИИ просто ради ИИ и наконец начинают задавать правильный вопрос: а где же мои деньги?
- Технооптимисты продолжают предлагать засовывать ИИ во все щели.
- Более 30% кода в «Т-Банке» пишется ИИ.
- Компания не планирует сокращать штат из-за ИИ. (В среду о сокращении 20% персонала в Сбере из-за ИИ заявил Герман Греф).
- «Т-Банк» в рамках Альянса ИИ работает над методологией корректного подсчёта эффекта от внедрения ИИ.
3❤66🔥19💅13🤡5🥱1
Недавно мой WHOOP распознал кусок явного не-сна как сон, что несколько выбесило и меня, и человека, с которым у меня был этот самый не-сон 🌚
Тут надо заметить что я перешел с Oura на WHOOP, так как с браслетом я понимаю как таскать железки, а с кольцом - нет. И там вроде бы таких косяков не было.
Решив всерьёз разобраться в вопросе, пошел смотреть, есть ли реальные исследования. Выяснилось, что есть.
Например, в этом артикле ребята отобрали 62 исследования устройств где они сравниваются только с профессиональным полисомниграфом и сделали агрегированную табличку. А вот в этом сравнивают в рамках одного исследования WHOOP 3.0, Oura Gen2 и ещё набор устройств.
Так вот. Краткий вывод такой.
1. Суммарное время сна и дырки в сне всеми девайсами определятеся хорошо и примерно одинаково – точность около 90%. Oura немного лучше и имеет больше данных, но не оч значимо. Можно доверять, фаворитов нет, включая Apple Watch.
2. Стадии сна (deep, REM, etc) все девайсы определяют одинаково плохо – точность около 60%. Для меня это означает что смотреть на этот репорт смысла нет.
3. Пульс и HRV WHOOP детектит значимо лучше чем Oura, proof. Соответственно, для спорта WHOOP подходит лучше, и выводам основанным на HRV (Recovery etc.) доверять можно больше.
Всё. Остаюсь на WHOOP!
Отмечу, что исследования доступны только по прошлым поколениям устройств. В новых что-то могло поменяться. Надеюсь, что в лучшую сторону.
Тут надо заметить что я перешел с Oura на WHOOP, так как с браслетом я понимаю как таскать железки, а с кольцом - нет. И там вроде бы таких косяков не было.
Решив всерьёз разобраться в вопросе, пошел смотреть, есть ли реальные исследования. Выяснилось, что есть.
Например, в этом артикле ребята отобрали 62 исследования устройств где они сравниваются только с профессиональным полисомниграфом и сделали агрегированную табличку. А вот в этом сравнивают в рамках одного исследования WHOOP 3.0, Oura Gen2 и ещё набор устройств.
Так вот. Краткий вывод такой.
1. Суммарное время сна и дырки в сне всеми девайсами определятеся хорошо и примерно одинаково – точность около 90%. Oura немного лучше и имеет больше данных, но не оч значимо. Можно доверять, фаворитов нет, включая Apple Watch.
2. Стадии сна (deep, REM, etc) все девайсы определяют одинаково плохо – точность около 60%. Для меня это означает что смотреть на этот репорт смысла нет.
3. Пульс и HRV WHOOP детектит значимо лучше чем Oura, proof. Соответственно, для спорта WHOOP подходит лучше, и выводам основанным на HRV (Recovery etc.) доверять можно больше.
Всё. Остаюсь на WHOOP!
Отмечу, что исследования доступны только по прошлым поколениям устройств. В новых что-то могло поменяться. Надеюсь, что в лучшую сторону.
1❤29🔥16💅9🥱7🤔2
Вам знакомо эту чувство когда вы запустили агента в Cursor и теперь вам нечем заняться?
Приходится открывать телефон и смотреть рилсы? Легко упустить момент когда агент закончил работу?
Встречайте:
CHAD: the brainrot IDE
В этот форк VS Code прямо в интерфейс встроен тикток, тиндер, казино и даже Clash Royale! Смотрим ютуб
Самое смешное что это реальный YC-backed стартап которому выдали $500k (!!!!!)
Считаю, что надо еще добавить:
- чат-рулетку
- порнхаб
- ленту вайлдберриз
- сиолошную🌟
Предлагайте ваши идеи что нужно добавить в комментариях
Приходится открывать телефон и смотреть рилсы? Легко упустить момент когда агент закончил работу?
Встречайте:
CHAD: the brainrot IDE
В этот форк VS Code прямо в интерфейс встроен тикток, тиндер, казино и даже Clash Royale! Смотрим ютуб
Самое смешное что это реальный YC-backed стартап которому выдали $500k (!!!!!)
Считаю, что надо еще добавить:
- чат-рулетку
- порнхаб
- ленту вайлдберриз
- сиолошную
Предлагайте ваши идеи что нужно добавить в комментариях
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤡62💅31❤14🔥5
В гуманоидных роботах все пытаются сделать "LLM moment”: обучить роботов делать произвольные действия в новом окружении. Это ключевое свойство AI-систем – генерализация.
Квартиры довольно уникальные, дырки в носках тоже у всех уникальные, поэтому без генерализации настоящих домашних гуманоидов не построить.
Вот классный видос где ребята из стартапа Physical Intelligence снимают три случайных квартиры на Airbnb чтобы проверить генерализацию уборки посуды и прочих задач. В одной из квартир робот решил что плита это шкаф и всю посуду сложил в плиту. Что-ж.
В отличии от текстовых моделей, в роботных задачах есть проблема: не на чем обучаться. Тебе нужны тысячи и десятки тысяч часов видео каждой конкретной работы от первого лица – а таких мало. А часто нужны ещё дорожки с сенсоров – ведь это сквозная система из глаз, ручек и ножек.
Есть три основных направления:
- Сажать людей с камерами на лбу мыть посуду
- Сажать роботов подключённых к телеметрическому управлению мыть посуду
- Симулировать реальность: делать максимально похожие на настоящие, но разнообразные кухни, и мыть там посуду
Последнее выглядит особенно прикольно, но в реальности там сложно с разнообразием и корректностью. Мою квартиру точно не сэмулируешь – у меня тут странная лепная посуда и дерзкий кот.
Вот тут можно позалипать в почти 4к-часовой видео датасет людей которые делают разные задачи от первого лица в разных точках мира. Да, мы сами собираем данные для того чтобы роботы нас захватили🌟
Квартиры довольно уникальные, дырки в носках тоже у всех уникальные, поэтому без генерализации настоящих домашних гуманоидов не построить.
Вот классный видос где ребята из стартапа Physical Intelligence снимают три случайных квартиры на Airbnb чтобы проверить генерализацию уборки посуды и прочих задач. В одной из квартир робот решил что плита это шкаф и всю посуду сложил в плиту. Что-ж.
В отличии от текстовых моделей, в роботных задачах есть проблема: не на чем обучаться. Тебе нужны тысячи и десятки тысяч часов видео каждой конкретной работы от первого лица – а таких мало. А часто нужны ещё дорожки с сенсоров – ведь это сквозная система из глаз, ручек и ножек.
Есть три основных направления:
- Сажать людей с камерами на лбу мыть посуду
- Сажать роботов подключённых к телеметрическому управлению мыть посуду
- Симулировать реальность: делать максимально похожие на настоящие, но разнообразные кухни, и мыть там посуду
Последнее выглядит особенно прикольно, но в реальности там сложно с разнообразием и корректностью. Мою квартиру точно не сэмулируешь – у меня тут странная лепная посуда и дерзкий кот.
Вот тут можно позалипать в почти 4к-часовой видео датасет людей которые делают разные задачи от первого лица в разных точках мира. Да, мы сами собираем данные для того чтобы роботы нас захватили
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥26❤11🤡5🤔2
Очень подробное исследование от Антропика про увеличение продуктивности людей от AI на макроэкономическом уровне. Анализ на данных самого Claude: считали насколько ускоряется время выполнения типовых задач.
Раскатка такого ускорения на население US даст буст продуктивности на дополнительные 1.8% каждый год. Это огромное число.
Labor productivity growth - это такой базовый показатель роста экономики. Примерно означает прирост экономического аутпут работ всех людей за год. Обычно это порядка 2%. Это примерно означает что у всех станет на 2% больше «ценностей».
Постулируется, что AI в текущем виде это дополнительные 1.8%, то есть почти в два раза выше. Это huge.
Сплит импакта по профессиям на картинке. Видно, что самая жирная сейчас это разработка, и на втором месте "менеджеры". Рост импакта там в логарифмах (fucking nerds), для менеджеров это получается +25% к скорости решения задач.
Эти числа – текущий уровень технологий, то есть совсем не учитывает будущий рост качества. И примерно сходится с другими «прогнозерами». Короче, это прям много и важно на макро-уровне. Еще один знак что мир будет ускоряться значительно быстрее чем мы думаем.
https://www.anthropic.com/research/estimating-productivity-gains
Раскатка такого ускорения на население US даст буст продуктивности на дополнительные 1.8% каждый год. Это огромное число.
Labor productivity growth - это такой базовый показатель роста экономики. Примерно означает прирост экономического аутпут работ всех людей за год. Обычно это порядка 2%. Это примерно означает что у всех станет на 2% больше «ценностей».
Постулируется, что AI в текущем виде это дополнительные 1.8%, то есть почти в два раза выше. Это huge.
Сплит импакта по профессиям на картинке. Видно, что самая жирная сейчас это разработка, и на втором месте "менеджеры". Рост импакта там в логарифмах (fucking nerds), для менеджеров это получается +25% к скорости решения задач.
Эти числа – текущий уровень технологий, то есть совсем не учитывает будущий рост качества. И примерно сходится с другими «прогнозерами». Короче, это прям много и важно на макро-уровне. Еще один знак что мир будет ускоряться значительно быстрее чем мы думаем.
https://www.anthropic.com/research/estimating-productivity-gains
1🔥37🤡7❤2
Дуров на выходных запустил некоторое ИИчко – конфиденциальную распределенную сеть GPU-компьюта с обменом за TON.
Проект похож на Gonka от братьев Либерманов – тоже попытка создать AI Compute не принадлежащий гигантским корпорациям с примесью крипты. Они про него много рассказывают в недавнем подкасте.
Так вот. Зачем всё это нужно я откровенно не понимаю )
Компьют – это просто вычислительный ресурс. Есть облачные провайдеры – арендуй и используй. У них все равно будет эффективней. Не доверяешь большим – есть куча маленьких. Зачем так сложно?
Считать что компьют таким образом перестанет принадлежать корпорациям – наивно. 90% компьюта лежит в больших компаниях – и не потому что у них есть деньги, а потому что они потенциально могут их себе вернуть.
Причём тут токены тоже не ясно. Я вообще удивляюсь попыткам связать AI и крипто мир – как будто связи там примерно никакой.
Мне нравятся братья Либерманы, у них близкий к моему взгляд и вопросы. Но конкретно этот проект который они дают я не понимаю совсем.
Что я упускаю?
Проект похож на Gonka от братьев Либерманов – тоже попытка создать AI Compute не принадлежащий гигантским корпорациям с примесью крипты. Они про него много рассказывают в недавнем подкасте.
Так вот. Зачем всё это нужно я откровенно не понимаю )
Компьют – это просто вычислительный ресурс. Есть облачные провайдеры – арендуй и используй. У них все равно будет эффективней. Не доверяешь большим – есть куча маленьких. Зачем так сложно?
Считать что компьют таким образом перестанет принадлежать корпорациям – наивно. 90% компьюта лежит в больших компаниях – и не потому что у них есть деньги, а потому что они потенциально могут их себе вернуть.
Причём тут токены тоже не ясно. Я вообще удивляюсь попыткам связать AI и крипто мир – как будто связи там примерно никакой.
Мне нравятся братья Либерманы, у них близкий к моему взгляд и вопросы. Но конкретно этот проект который они дают я не понимаю совсем.
Что я упускаю?
Cocoon
Confidential Compute Open Network
Cocoon connects GPU power, AI, and Telegram’s vast ecosystem – all built on privacy and blockchain.
💅13❤10🔥4🤡3🤔2
Figure AI
Яркие ребята. Стартап чисто про гуманоидных роботов. Деньги в них вложили практически все: Безос, Microsoft, Nvidia, Intel, OpenAI и так далее. Последний раунд был $1B+ !!
За три года успели сделать уже три поколения гуманоидов.
Figure 02 отпахали почти год на конвейере BMW. Не стоит думать что они там всю машину собирали, роботы выполняли одну конкретную задачу – засунуть деталь в станок для сварки. Эксперимент успешный – роботы отработали 1000+ часов и поучаствовали в сборке 30k машинок. Вот видос
Последнее поколение – Figure 03 – уже ориентировано на домашнее использование. Его, правда, нигде нет. И дат релиза нет. В интервью CEO Brett Adcock (ага, его так зовут) говорит что "может быть, в 2026".
У ребят классные статьи про начинку. Вот подробная статья об устройстве их AI-мозга HELIX. Управление собрано на двух моделях – медленной думающей VLM на 7B на основе LLM которая передает латентный вектор в быструю управляющую 80M модель которую они обучали сами. Обе модели смотрят на картинку, но первая чешет репу, а вторая шевелит пальчиками.
Отдельный респект за потрясающий визуал, продакшен видео и сайт. Красиво всё, красиво.
Вот только в отличии от великих Boston Dynamics или того же 1X Neo, у Figure AI нет буквально никаких реальных отзывов или видео на ютубе. Это как-то смущает. Где роботы, Adcock?
Яркие ребята. Стартап чисто про гуманоидных роботов. Деньги в них вложили практически все: Безос, Microsoft, Nvidia, Intel, OpenAI и так далее. Последний раунд был $1B+ !!
За три года успели сделать уже три поколения гуманоидов.
Figure 02 отпахали почти год на конвейере BMW. Не стоит думать что они там всю машину собирали, роботы выполняли одну конкретную задачу – засунуть деталь в станок для сварки. Эксперимент успешный – роботы отработали 1000+ часов и поучаствовали в сборке 30k машинок. Вот видос
Последнее поколение – Figure 03 – уже ориентировано на домашнее использование. Его, правда, нигде нет. И дат релиза нет. В интервью CEO Brett Adcock (ага, его так зовут) говорит что "может быть, в 2026".
У ребят классные статьи про начинку. Вот подробная статья об устройстве их AI-мозга HELIX. Управление собрано на двух моделях – медленной думающей VLM на 7B на основе LLM которая передает латентный вектор в быструю управляющую 80M модель которую они обучали сами. Обе модели смотрят на картинку, но первая чешет репу, а вторая шевелит пальчиками.
Отдельный респект за потрясающий визуал, продакшен видео и сайт. Красиво всё, красиво.
Вот только в отличии от великих Boston Dynamics или того же 1X Neo, у Figure AI нет буквально никаких реальных отзывов или видео на ютубе. Это как-то смущает. Где роботы, Adcock?
FigureAI
Figure 03 | Figure
Figure is the first-of-its-kind AI robotics company bringing a general purpose humanoid to life.
❤18🔥8🤡3
Делаю с фондом voskhod.vc питч-сессию. Буду оценивать AI-проекты для будущих инвестиций как эксперт.
Оч интересно, раньше так не делал ) приходите рассказать про ваш стартап!
Подробности тут
Оч интересно, раньше так не делал ) приходите рассказать про ваш стартап!
Подробности тут
🔥48❤10💅6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Потрясающего робота Memo делают молодые ребята из Sunday Robotics
Стартап упрощает себе задачу где может, и правильно делает.
В отличие от 1x или Figure, ребята не пытаются делать чистого гуманоида. Он стоит на палке и ездит на колесиках – это явно более простая задача.
Задачу масштабирования обучения ребята решают клешнёй как на видео. Эту клешню могут носить люди и записывать видео для обучения. Одновременно, она сильно проще в производстве. Человеческая кисть это сложнейший продукт эволюции, повторить очень сложно.
Ребята позиционируют свой подход как альтернативный к подходу больших компаний: чтобы запустить цикл у них, нужно много роботов в продакшне на телеуправлении или прорывы в исследованиях + огромный компьют, и помимо этого – высокоточные "руки". Этим ребятам нужно сколько-то часов видео людей в клешнях из 3D-принтера.
В успех подобных ребят пока что верится сильно больше чем в красивых гуманоидов от 1X, Neo или Tesla.
Очень вдохновляющее и простое видео "my story" на главной, посмотрите🌟
Стартап упрощает себе задачу где может, и правильно делает.
В отличие от 1x или Figure, ребята не пытаются делать чистого гуманоида. Он стоит на палке и ездит на колесиках – это явно более простая задача.
Задачу масштабирования обучения ребята решают клешнёй как на видео. Эту клешню могут носить люди и записывать видео для обучения. Одновременно, она сильно проще в производстве. Человеческая кисть это сложнейший продукт эволюции, повторить очень сложно.
Ребята позиционируют свой подход как альтернативный к подходу больших компаний: чтобы запустить цикл у них, нужно много роботов в продакшне на телеуправлении или прорывы в исследованиях + огромный компьют, и помимо этого – высокоточные "руки". Этим ребятам нужно сколько-то часов видео людей в клешнях из 3D-принтера.
В успех подобных ребят пока что верится сильно больше чем в красивых гуманоидов от 1X, Neo или Tesla.
Очень вдохновляющее и простое видео "my story" на главной, посмотрите
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥24
Ребята из AI Factory сделали большую карту российских ИИ-компаний.
Я потыкался, карта хорошая. Люблю такие карты. И табличка удобная есть.
Можно увидеть что рынок на удивление очень живой и богатый. Одних агрегаторов нейросетей 14 штук, я из них знал три штуки.
Всем молодым компаниям в ИИ удачи в это нелёгкое время. Из таблички 80% компаний умрут 🥲 Но на молодых компаниях всё держится – на ошибках всех этих идей и подходах построится понимание что же на самом деле надо было делать.
p.s. пост не купленный, я ребят вообще не знаю, и рекламу не даю
https://incrussia.ru/specials/karta-rossijskogo-ii-2-0/
Я потыкался, карта хорошая. Люблю такие карты. И табличка удобная есть.
Можно увидеть что рынок на удивление очень живой и богатый. Одних агрегаторов нейросетей 14 штук, я из них знал три штуки.
Всем молодым компаниям в ИИ удачи в это нелёгкое время. Из таблички 80% компаний умрут 🥲 Но на молодых компаниях всё держится – на ошибках всех этих идей и подходах построится понимание что же на самом деле надо было делать.
p.s. пост не купленный, я ребят вообще не знаю, и рекламу не даю
https://incrussia.ru/specials/karta-rossijskogo-ii-2-0/
❤52🤡7🔥6
Очень вдохновляющая история у Humanoid Артёма Соколова
Артём – бывший владелец той самой ювелирки SOKOLOV. Артём окончательно продал компанию в августе этого года и уже год как занимается гуманоидными роботами в Лондоне. Это круто. Follow the dream, всё такое.
Ребята за 8 месяцев собрали работающего робота, что, конечно, невероятная скорость. Недавно ещё прикрутили к нему ноги, успешно ходит.
Робота целят на заводы, general purpose. Особого позиционирования я пока не заметил, но это чуть ли не единственный такой стартап в европейском регионе.
Ребятам всяческой удачи
Классный видос тут🤖
Артём – бывший владелец той самой ювелирки SOKOLOV. Артём окончательно продал компанию в августе этого года и уже год как занимается гуманоидными роботами в Лондоне. Это круто. Follow the dream, всё такое.
Ребята за 8 месяцев собрали работающего робота, что, конечно, невероятная скорость. Недавно ещё прикрутили к нему ноги, успешно ходит.
Робота целят на заводы, general purpose. Особого позиционирования я пока не заметил, но это чуть ли не единственный такой стартап в европейском регионе.
Ребятам всяческой удачи
Классный видос тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥57