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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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刚刚看到字节TRAE的官方公告
很震惊🤯…
公告表示：
从11月4号（UTC+0）开始
TRAE正式下架了Claude模型
原因是Claude中断了对于TRAE的供应😢
之前我还以为Claude不会中断已经有的模型
比如Claude3.7/Claude4
没想到直接全断了…..😮💨
具体原因之前我写过
Anthropic宣布将对于中资和控股超过半数的企业
停止供应任何模型
但其实对主包来说还好
因为我平时也不太用TRAE的Claude（在cursor用hhh
平时就用一下哈基米（Gemini
但还好
很快会有一些国产模型能顶上来….的吧？
PS：TRAE的solo模式内测的时候我就用上了，很好用…但是不知道为什么没人分享使用体验🤔
上月，老哥分别给 ChatGPT、DeepSeek、Grok 等 6 个 AI 大模型，1 万美金，去跑主流币的价格预测和期货交易，总共 6 万美金。
最终仅剩下 4.3 万，累计亏损 -16827 美金。
波士顿动力其实从出发点来说，实际上是接了DARPA美国国防高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency）当时的单，最早是为了美军在战场做补充用的，实际上他是在为一个terminator终结者方向在做，和ASIMO作为服务型机器人还是挺不同的。
第三个时代：今天由宇树、特斯拉或者说像新一代机器人公司主导的这样一个时代。
这个时代有两大特点：
1、机器人硬件本体，它的架构几乎今天所有在售的相对来讲便宜一点的，或者说卖得多的人形机器人都是用的这种当年 MIT 方案的准直驱关节。这个事情的起源在于当时 MIT 的Sangbae Kim教授他们组的Benjamin Katz自己硕士论文里面的MIT Cheetah Mini机器人开源了，他们当时是用了一个 6 速比的一个减速器，配上了一个国产的一个无框力矩电机，然后做了一个准直驱的关节，也就是说基于电流来去推算最终输出的力矩，配上一个相对来讲不那么高减速比的减速器，这个其实算是开启了一个机器人新的一个时代。
MIT Cheetah Mini证明了准直驱的关节，或者说 low gear低速高扭矩档位，然后准直驱力控的关节是能够实现非常非常好的运控性能的，这个算是硬件上它代表了一个时代，就是今天我们这些机器人公司的时代。
然后软件算法上来讲的话，其实在由 MPC，然后转向基于 learning-based control 崛起，我认为它的起源在于苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）机器人系统实验室（Robotic Systems Lab, RSL）的Marco Hutter团队在机器人学习与控制领域的一系列研究工作，连续在《Science Robotics》等期刊发表多篇论文。
今天这个时代的人形机器人公司基本上满足两大特点：
1、关节基本上全都是准直区的。
2、运动控制算法基本全都是 learning-based 的。所以今天我们也看到波士顿动力也成立了自己的叫BDAI，即波士顿动力人工智能研究所（Boston Dynamics AI Institute），以一个非常低的工资在招聘一些美国的优秀的毕业生，大家如果要去就是基本上纯为了信仰，那他们的硬件方案还挺有意思，他们应该是基于这种，就是 Torque sensing 的一个actuator（基于扭矩传感的执行器），是其机器人硬件方案的关键组成部分，就是还是带力传感器的不完全准直区的方案。他们的硬件方案我觉得是比较先进的，但是也比较高成本且可靠性相对差一些的。
以上内容出自【大小马聊科技】84 集。
第三个时代：今天由宇树、特斯拉或者说像新一代机器人公司主导的这样一个时代。
这个时代有两大特点：
1、机器人硬件本体，它的架构几乎今天所有在售的相对来讲便宜一点的，或者说卖得多的人形机器人都是用的这种当年 MIT 方案的准直驱关节。这个事情的起源在于当时 MIT 的Sangbae Kim教授他们组的Benjamin Katz自己硕士论文里面的MIT Cheetah Mini机器人开源了，他们当时是用了一个 6 速比的一个减速器，配上了一个国产的一个无框力矩电机，然后做了一个准直驱的关节，也就是说基于电流来去推算最终输出的力矩，配上一个相对来讲不那么高减速比的减速器，这个其实算是开启了一个机器人新的一个时代。
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然后软件算法上来讲的话，其实在由 MPC，然后转向基于 learning-based control 崛起，我认为它的起源在于苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）机器人系统实验室（Robotic Systems Lab, RSL）的Marco Hutter团队在机器人学习与控制领域的一系列研究工作，连续在《Science Robotics》等期刊发表多篇论文。
今天这个时代的人形机器人公司基本上满足两大特点：
1、关节基本上全都是准直区的。
2、运动控制算法基本全都是 learning-based 的。所以今天我们也看到波士顿动力也成立了自己的叫BDAI，即波士顿动力人工智能研究所（Boston Dynamics AI Institute），以一个非常低的工资在招聘一些美国的优秀的毕业生，大家如果要去就是基本上纯为了信仰，那他们的硬件方案还挺有意思，他们应该是基于这种，就是 Torque sensing 的一个actuator（基于扭矩传感的执行器），是其机器人硬件方案的关键组成部分，就是还是带力传感器的不完全准直区的方案。他们的硬件方案我觉得是比较先进的，但是也比较高成本且可靠性相对差一些的。
以上内容出自【大小马聊科技】84 集。
