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女版真美😭 可灵图生视频上了（Dit卷生卷死😈

日本人也把擎朗机器人用起来了

Z Potentials｜张晓光，从中科大到UCLA，RoboCup冠军神话实验室的核心成员，如何玩转高动态人形机器人创业？

本期我们邀请到了Westwood Robotics 西木科技创始人兼CEO张晓光。西木科技发源于UCLA （加州大学洛杉矶分校）RoMeLa 实验室，实验室由顶级科学家Dennis Hong创立和领导。

RoMeLa 以足式机器人，特别是高动态性能的全比例人形机器人闻名，是人形机器人学术高地。张晓光博士期间参与了RoMeLa实验室90%的项目，于LA创立了西木科技，开启创业之旅。

在这场访谈中，CEO 张晓光向我们介绍了他十余年醉心“折腾”机器人的往昔岁月，RoMeLa实验室蝉联6届Robocup冠军神话背后的故事，西木最新人形机器人的设计和商业化思考。

Unitree 机器人测试，又在迫害机器人。

以前还是踢两脚，现在都开始上棍子了。

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Reddit 上的一个玩法，用 SD 实时重绘谷歌街景的场景。

把世界上任何地方的地标变成动漫风格。

用的 canny controlNet 模型，toyxyz的网络摄像头 ComfyUI插件捕捉屏幕内容。

原贴地址：https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1dkg8aq/google_maps_to_anime_just_started_learning_sd/

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整理了一个学习GPT的书单， 筛选标准：

1. 自己读过
2. 愿意重读
3. 质量上乘
4. 浅显易懂

目前整理完，有四本：

1. 原理视角看GPT： 斯蒂芬·沃尔弗拉姆 《这就是ChatGPT》

2. 代码视角看 GPT： 黄佳 《GPT图解大模型是怎样构建的》

3. 数学视角看GPT： 涌井良幸 《深度学习的数学》

4. 作家视角看GPT： 万维钢 《拐点》

Claude 3.5 Sonnet 免费之后，Claude 早期不会封号账号的含金量还在提升。

Artifact 功能真的很牛批，右边窗口会在代码生成的时候展示代码，生成结束后会将代码渲染成网页。

AI探索指南

戴雨森：拥抱时代、乐观和年轻人的力量｜串台AI科技评论Talk - 此话当真 这期播客阐述了一些真格对 GenAI 投资上的逻辑和观点，包括一些“非共识”。比较有趣的几个点： 1. @yusen 认为，这一波 GenAI 在“全自动”、“通用性”和“具身性” 这三个点上都被高估了，换句话说，现阶段真格更愿意投资那些辅助性（半人工）的、数字化（不涉及物理世界）的、领域专用（而非泛化）的GenAI Deal。 - autopilot 被高估了，copilot 更实际一些。现阶段在生产环境对可靠性和可解释性的要求，导致必须有human…

所以，GPT5 到底啥时候来？能达到预期么？

戴雨森：拥抱时代、乐观和年轻人的力量｜串台AI科技评论Talk - 此话当真

这期播客阐述了一些真格对 GenAI 投资上的逻辑和观点，包括一些“非共识”。比较有趣的几个点：

1. @yusen 认为，这一波 GenAI 在“全自动”、“通用性”和“具身性” 这三个点上都被高估了，换句话说，现阶段真格更愿意投资那些辅助性（半人工）的、数字化（不涉及物理世界）的、领域专用（而非泛化）的GenAI Deal。

- autopilot 被高估了，copilot 更实际一些。现阶段在生产环境对可靠性和可解释性的要求，导致必须有human in the loop，用 copilot 的模式给 AI 指导监督，同时提供反馈数据；

- general 通用性和泛化性被高估了，specialized 更实际一些。领域专用的 AI 应用会比通用的 AI 应用更早落地；

- physical 具身智能被高估了，digital 更实际一些。具身智能在科研上还有大量的难题没有被解决，参考自动驾驶，从 2004 年的 DARPA 挑战赛到现在，花了足足 20 年的时间，但 L2 的 FSD 还没彻底落地。因此，真实世界中的挑战远比想象中更大。（个人比较赞同，但不少投资人都很中意通用/人型机器人，详见暗涌的文章《当月之暗面和MiniMax的投资人坐在一起》。）

2. 认为当下的 AI 一定有泡沫，但关键是泡沫下的啤酒有多少。泡沫未必有害，从历史上来看，泡沫会催生大量的基建，这些基建在当时是冗余的，但在之后会派上用场。另外，泡沫时代浪大鱼也大，伟大的公司都是泡沫时代的剩者。

3. 很多人都将 AI 与移动互联网的发展进行类比和印证，但二者的区别在哪里？yusen 认为，相比移动互联网人人都能做 App，AI 时代技术的限制更多；AI 时代，缺少新硬件导致纯软件很难建立壁垒，对创业公司的挑战更大（而移动互联网时代，智能手机对所有人来说都是新事物，起跑线是相同的）；AI 时代创业的资本投入更大；AI 时代的模型是阶梯型创新，而移动互联网的基建是连续性创新，等等。

换句话说，假如硬要类比移动互联网，最简单粗暴的问题其实是：4G 什么时候来？没有 4G 的普及，那么抖音、滴滴、美团外卖、微信支付、拼多多的故事大都不成立，投再多的钱和再牛的创始人也没用，移动互联网或许只有微信和今日头条能跑出来，结果会是一个远远不够 sexy 的时代。

Genspark AI 搜索可以搜推特可太强了。

我这个名字迷惑性很强，直接搜大概率所有搜索都不行，所以加了个定语。

他处理的不错，比我对自己的概括要准确。

关于如何向高手请教的一些思考

这两天新做的站谷歌UV过2,000了，对我这个新手来说还算是挺鼓舞的。因为我做这个站的预期就是：尝试能在某个主关键词，排进谷歌前10，又或者是每天能从谷歌拿到100以上的点击流量，能达到这个目标就足够了。

不过在上周，我向@哥飞 咨询这个词的时候，他其实是不建议我做的，为什么会这样呢？

现在复盘起来，其实主要是当时我没有向飞哥提供足够的信息，只是简单地跟他说了这个词，以及看了几眼数据，于是飞哥就自然而然地会以通用的标准来进行判断，后面得知他的分析如下

1. 这个词已经有正主了，并且很可能这个词的火热，就是由正主带起来的，我再去做这个词，基本不可能拿到第一（实际上我并不奢望排到第一）

2. 这个词的变现空间非常有限，相比于AI图片站、AI音乐站来说，即使拿到了流量，也赚不到大钱（实际上我不指望这个站赚钱）

当我们向他人请教时，如果没有提供足够的信息，那么他人给出的判断自然会基于一些通用的标准，但这个标准却不一定适合当下的你

因此当我拿到飞哥“不建议做”的建议后，反复纠结琢磨了好几天，最终才把站给上了。如果我一开始就把我的目标和预期说清楚，那么就不会出现这种拧巴的情况

这个小小的插曲，对我自己后面的启发是：未来若向他人请教问题，要清楚地说出你的目标和预期是什么，你当下的情况和水平是怎么样的，这样别人才能基于你的实际情况给予建议

而不是笼统地问“这事能不能做”、“这事该不该做”

单独写一条吧，我还挺“看好” Ilay 创立的新公司 SSI（Safe SuperIntelligence）。

因为在欧美社会里，这种 to G 公司比技术公司赚钱更容易，而且更直接，也鲜有风险。

to G 或 to ESG 公司的几种最直接的赚钱方式：
1. 立法咨询（在立法过程中，以第三方身份向法律编纂者提供行业内专业知识）；
2. 合规咨询（向企业和行业提供法律建议和治理者监管意图）；
3. 直接游说（帮着企业影响治理者思路）；
4. 社群连接（帮企业调解与非客户利益相关方关系-比如弱势群体）；

所以，以后 llya 的新公司以后在某种程度上就是 OpenAI 的上游了。

比起在一个技术公司内部做制衡性部门，纯外部的 ESG 公司立场更鲜明，只要卯足了劲干行业公司就行，不怕行业公司不买单。

打个最简单的比方，以后 OpenAI 花几十亿美金训练的新模型，SSI 花几十万美金组织一个关于种族偏见的蓝方攻击测试，然后就能出份报告让 OpenAI 花几千万来买修正微调方案。

和推进大模型技术本身相比，这甚至是个无本万利的 PMF 赛道，而且在欧美社会这完全不属于敲诈勒索，甚至不属于灰色地带，是彻彻底底的白道生意。

这种生意里唯一真正重要的资源是创始人自身威望，但 llya 是谁？被全球第一的 AGI 公司因太过重视道德而被踢走的技术伦理官，这个领域里还有比他在政府那边威望更高的人吗？

举个例子，游戏圈最近闹得沸沸扬扬的政治正确组织 Sweet Baby 就是这种独立 ESG 公司的典型，你看它踢到《黑神话：悟空》这块铁板之前有多少外国大公司给他们付费：微软、2K、V社、EA、华纳兄弟……

欧美数得上号的游戏公司基本都要找他们。

所以 Ilay 成立 SSI，我甚至觉得就是有点要让 OpenAI “敬酒不吃吃罚酒”的意思。