Hacker News Digest

Grayskull — это компактная библиотека компьютерного зрения на C без зависимостей, созданная специально для встраиваемых систем, дронов и робототехники. Её минималистичный дизайн позволяет использовать даже на устройствах с ограниченными ресурсами, сохраняя при этом функциональность для базовых задач компьютерного зрения. Библиотека фокусируется на эффективности и простоте интеграции в существующие проекты.

Разработчики позиционируют grayskull как альтернативу более тяжёлым решениям, подчёркивая её лёгкость и универсальность. Ключевое преимущество — отсутствие внешних зависимостей, что упрощает компиляцию и развертывание на различных платформах. Библиотека идеально подходит для проектов, где важна производительность и минимальный размер исполняемого кода.

• Пользователи обсуждали, что вместо использования готовых библиотек вроде OpenCV, они предпочитают реализовывать алгоритмы с нуля на C, чтобы лучше понять, что происходит под капотом.
• Участник поделился опытом попытки написать собственную реализацию OpenCV на C, но проект был приостановлен из-за потери интереса к компьютерному зрению.
• Другой участник упомянул, что вместо того, чтобы изучать готовые решения, он предпочитает читать исходный код, чтобы понять, как работает алгоритм.
• Была также поднята тема того, что вместо использования готовых решений, лучше уделять время изучению основ и первопричин.
• Участники сошлись на том, что важно понимать, что стоит за конкретной техникой или инструментом, и что важно не просто использовать инструмент, но и понимать, как он работает.

В предоставленном тексте нет информации о проекте SARCASM (Slightly Annoying Automatic Rubik's Cube Solving Machine). Текст представляет собой навигационное меню GitHub, но не содержит описания самого проекта, его особенностей или технических деталей.

Для создания точного пересказа необходима информация о самом проекте: как он работает, какие компоненты использует, как решает кубик Рубика и какие результаты демонстрирует. Без этих деталей невозможно выделить главную идею или отметить ключевые факты проекта.

• Обсуждение вращается вокруг создания робота для решения кубика Рубика, включая рекордные 103 мс и эстетику проекта.
• Участники также обсуждают автоматическое перемешивание кубика, как более полезную задачу, поскольку кубер тратит больше времени на перемешивание, чем на решение.
• Поднимается вопрос о количестве потраченного времени и усилий, вложенных в проект, и о том, сколько кубиков было сломано в процессе.
• Также обсуждается возможность использования робота для перемешивания кубика в обратном направлении.
• Наконец, участники делятся впечатлениями о том, как проект вдохновляет людей приобрести 3D-принтер и как он может быть использован для обучения или демонстрации в контексте кубик Рубика.

• Пользователи обсуждают, что за 20 000 $ покупатель получает лишь «голый» робот без ИИ и без подписки, а все «умные» действия фактически выполняются удалённым оператором из Филиппин.
• Сомнения в надёжности компании: неясно, как она финансирует бесплатную доставку по всему миру, и почему она не может позволить себе инвестировать в R&D, чтобы робот стал автономным.
• Критика дизайна: «робот выглядит как злодей из фильма ужасов», «почему он не может быть на колёсиках, как Roomba, вместо ног?» — и как это скажется на безопасность и конфиденциальность в доме заказчика.
• Поднимается вопрос о том, как компания собирается масштабировать теле-операторов, если каждый экземпляр требует человека-оператора, и как это сочетается с заявленной ценой.
• И наконец, обсуждается, что если устройство не способно самостоятельно выполнять большинство задачь, то не ясно, как оно может быть полезно в быту, и не является ли это просто дорогая игрушка.

Исследователи из Andon Labs представили Butter-Bench, новый бенчмарк для оценки способности больших языковых моделей управлять роботами в бытовых задачах. Лучшая модель показала всего 40% успешного выполнения задания "передать масло" по сравнению с 95% у людей. Бенчмарк включает шесть подзадач: поиск пакета, идентификация масла, обнаружение отсутствия пользователя, ожидание подтверждения, планирование маршрута и полное выполнение задачи. Тестирование показало, что современные LLM, включая Gemini 2.5 Pro и Claude Opus 4.1, испытывают серьезные трудности с пространственным интеллектом, часто совершают избыточные движения и теряют ориентацию.

LLM рассматриваются как "оркестраторы" роботизированных систем, отвечающие за высокоуровневое планирование, в то время как специализированные модели управляют низкоуровневыми действиями. Исследователи использовали простого робота-пылесоса с лидаром и камерой, чтобы изолировать оценку высокоуровневого рассуждения. Интересно, что лучшие системы не используют самые мощные LLM из-за задержек и узких мест в исполнительных компонентах. Тестирование также выявило эмоционально притягательный аспект наблюдения за работой LLM-роботов, вызывающий аналогии с наблюдением за животными.

• В обсуждении поднимается вопрос, действительно ли LLM «сошёл с ума» или просто имитирует человеческую реакцию на невозможность выполнить задачу.
• Участники обсуждают, что вместо того чтобы тратить ресурсы на попытки «починить» LLM, стоит лучше сосредоточиться на решении фундаментальной проблемы: как сделать так, чтобы роботы не застревали в бесконечном цикле самоанализа.
• Также обсуждается, что вместо того чтобы пытаться заставить LLM вести себя как HAL 9000 на последней стадии, стоит лучше сосредоточиться на том, чтобы сделать так, чтобы роботы могли бы лучше справляться с задачей, не впадая в такие состояния.
• Участники также обсуждают, что вместо того чтобы пытаться заставить LLM вести себя как HAL 9000, стоит лучше сосредоточиться на том, чтобы сделать так, чтобы роботы могли бы лучше справляться с задачей, не впадая в такие состояния.

• @mrasong отметил, что несмотря на отсутствие опыта работы с ассемблером, получил много полезной информации из статьи.
• @jmspring поделился опытом работы с ассемблером в прошлом (включая inline-оптимизации для криптоопераций), но сейчас предпочитает использовать ИИ для решения задач.
• @indyjo привел примеры необычных современных применений ассемблера: программирование для Atari ST в 2025 году и обучение роботов игре в DOOM.

В предоставленном фрагменте отсутствует конкретное описание продукта HP SitePrint. Текст содержит только навигационное меню официального сайта HP, перечисляющее категории товаров (ноутбуки, настольные ПК, принтеры, аксессуары) и их подкатегории, но не содержит информации о самом решении SitePrint или его функционале.

Для создания точного пересказа необходимо предоставить основное описание продукта HP SitePrint, его ключевые особенности, преимущества и технические характеристики. Текущий материал не содержит содержательной информации о роботизированном решении для печати, которую можно было бы суммировать.

• HP SitePrint — это робот-плоттер, который рисует на полу, но не может печатать на стенах.
• Он требует подготовки поверхности, как и любой другой строительный инструмент, и не может работать в дождь или снег.
• Он не может работать без подключения к облаку HP, даже если вы купили устройство.
• HP требует подписки на их облачный сервис, чтобы использовать его.
• HP требует использования их маркеров, которые стоят в 10 раз дороже, чем обычные маркеры.

• Обсуждение охватывает широкий спектр задач: от смены подгузника до уборки и приготовления пищи, подчеркивая, что большинство из них требуют сложной манипуляции, чувствительности к силе и тактильной обратной связи, что пока не достигнуто.
• Участники обсуждения отмечают, что большинство этих задач требуют не только точной манипуляции, но и способности к восприятию и моделированию среды, что делает их особенно трудными для роботов.
• Некоторые комментаторы поднимают вопрос о том, что многие из этих задач уже решаются роботами в промышленных условиях, и что отсутствие "общего датчика" может быть не так критично, как это представляется.
• Другие участники подчеркивают, что даже если технические проблемы решаемы, то остается вопрос о том, как робот будет справляться с непредсказуемыми и часто требующими творческого подхода ситуациями, которые могут возникнуть в домашней обстановке.
• Некоторые также высказывают мнение, что вместо того, чтобы сосредоточиться на отдельных трудностях, следует сосредоточиться на создании универсального робота, который может адаптироваться к различным ситуациям, что может быть более продуктивно в долгосрочной перспективе.

Математики обнаружили универсальный способ "отмены" вращения любого объекта, что противоречит интуитивному представлению о необходимости painstakingly повторять обратные движения. Вместо этого можно использовать "скрытую кнопку сброса", которая включает масштабирование начального вращения на общий коэффициент и повторение этого дважды. Например, если волчок повернулся на три четверти, можно вернуться в исходное положение, масштабировав вращение до одной восьмой и повторив его дважды.

Этот метод применим к любым вращающимся объектам: спинам, кубитам, гироскопам и роботизированным рукам. Даже если объект прошел сложную траекторию, масштабирование всех углов вращения на один и тот же коэффициент и повторение этой траектории дважды возвращает его в исходное положение. Математическое доказательство основано на каталоге всех возможных вращений в трехмерном пространстве, известном как SO(3), который описывается с помощью абстрактного математического пространства, структурированного подобно шару.

• Обсуждение вращений в SO(3) и SU(2) показало, что любой путь вращений можно «сбросить» в исходную точку, если повторить его дважды с подходящим масштабным коэффициентом λ, но формула для вычисления λ пока неизвестна.
• Работа Эккмана и Тлусти подчеркивает, что классическая механика допускает обратимость, но не даёт способа вычислить обратную последовательность вращений без полного перебора всех возможных.
• Исследование вращений в контексте робототехники, МРТ и квантовых вычислений подчеркивает, что вращения в 3D-пространстве могут быть «сброшены» с помощью простой последовательности шагов, но неясно, как вычислить эту последовательность.
• Обсуждение также затрагивает вопрос о том, можно ли применить этот результат к «сбросу» любой последовательности вращений в контексте робототехники и МРТ, и поднимает вопрос о том, что такое вращение в контексте квантовых вычислений.

Figure 03 — третье поколение человекоподобного робота от компании Figure. Вместо того, чтобы просто собрать ещё одного робота, инженеры заново спроектировали его с нуля под массовое производство, безопасность в домашних условиях и под Helix — новую модель ИИ, которая учится прямо у людей.

Главное: камеры в ладонях и новая тактильная кожа позволяют Helix видеть и чувствовать всё, что делает робот. Это делает возможным, чтобы он учился напрямую от человека, а не в лаборатории. Плюс, благодаря переработке под массовое производство, себестоимость снизилась на 47% и теперь робот стоит меньше, чем электромобиль. Пока что он доступен только корпоративным партнёрам, но вот-вот и для дома.

• Обсуждение варьируется от критики до восторга, но большинство комментариев подчеркивает, что роботы пока не готовы к массовому использованию из-за цены, надёжности и этичных вопросов.
• Участники обсуждения поднимают вопросы о том, что роботы не могут выполнять большинство задачь, которые они демонстрируют в видео, и что их использование может быть ограничено только простыми задачами.
• Некоторые комментаторы выражают обеспокоенность по поводу конфиденциальности, так как роботы могут собирать данные о домашней жизни людей.
• Также обсуждается, что дизайн роботов может вызывать чувство тревоги и что они не выглядят дружелюбно.
• Некоторые комментаторы также поднимают вопрос о том, что роботы могут быть использованы для военных целей или для слежки.
• Некоторые комментаторы также выражают сомнение в том, что роботы могут быть использованы для домашних задачь в ближайшем будущем из-за их высокой стоимости и ограниченной функциональности.
• Некоторые комментаторы также поднимают вопрос о том, что роботы могут быть использованы для замены человеческого труда, что может вызвать социальные и экономические последствия.
• Некоторые комментаторы также выражают сомнение в том, что роботы могут быть использованы для ухода за пожилыми людьми, так как это может вызвать у них чувство одиночества и изоляции.
• Некоторые комментаторы также поднимают вопрос о том, что роботы могут быть использованы для военных целей или для слежки.
• Некоторые комментаторы также выражают сомнение в том, что роботы могут быть использованы для домашних задачь в ближайшем будущем из-за их высокой стоимости и ограниченной функциональности.

• Предложение помощи в улучшении видеотрансляции и телеуправления из-за низкого FPS в демо.
• Утверждение о наличии лучшего на рынке решения для телеуправления роботами.
• Предложение обсудить возможность интеграции white-label решения.
• Призыв к связи через LinkedIn.

Основатель iRobot Родни Брукс призывает не поддаваться ажиотажу вокруг ИИ и робототехники. Он подчёркивает, что реальное внедрение технологий занимает гораздо больше времени, чем предполагают оптимисты, из-за необходимости работать в «грязной» реальной среде, а не в условиях демо. Брукс скептически относится к хайпу вокруг человекоподобных роботов, считая, что люди останутся незаменимыми в ключевых процессах.

Его новая компания Robust.AI разрабатывает умные тележки для складов, которые не заменяют людей, а помогают им. Например, сокращают пешие переходы с 30 000 шагов в день и упрощают навигацию с помощью камер и интуитивных интерфейсов. Ключевой принцип — сохранение человеческого контроля: тележку можно взять за ручку и вручную скорректировать её движение, а система избегает опасных зон вроде лестниц.

• Обсуждаются практические применения роботов: от пылесосов до человекообразных моделей для складов, ценовая доступность и проблемы с надежным захватом объектов.
• Поднимается вопрос о переоценке потенциала ИИ и человекообразных роботов; отмечается, что ценность создает не AGI, а телеуправление и «простой» надежный интеллект.
• Критикуется подход венчурных инвесторов, которые игнорируют проверенных основателей в пользу «модных» идей, а также высказываются сомнения в компетентности многих стартапов в области робототехники.
• Участники спорят о роли демографии и управления в экономическом развитии, сравнивая модели Китая, Индии и Нигерии.
• Отмечается, что мир приспособлен под человеческую форму, что оправдывает разработку человекообразных роботов как универсального решения, несмотря на текущие технические сложности.

YouTube — это глобальная видеоплатформа, принадлежащая Google LLC, предоставляющая пользователям доступ к разнообразному контенту. Сервис включает функции для создателей, рекламодателей и разработчиков, а также регулируется политиками авторского права, конфиденциальности и безопасности.

Пользователи могут тестировать новые функции, а также использовать такие услуги, как NFL Sunday Ticket. Платформа активно развивается, предлагая инструменты для монетизации и взаимодействия с аудиторией, сохраняя при этом прозрачность в отношении своих правил и принципов работы.

• Обсуждается потенциал ИИ для ускорения научных открытий, включая решение сложных математических задач (например, уравнений Навье-Стокса) и помощь в разработке лекарств.
• Поднимаются вопросы о роли ИИ как инструмента, а не самостоятельного ученого, и о необходимости его интеграции с робототехникой для взаимодействия с реальным миром.
• Высказывается скептицизм относительно реальных достижений ИИ, критика PR-кампаний и утверждения, что многие попытки применения ИИ в науке пока не приносят существенных результатов.
• Отмечается, что прогресс в науке часто зависит от количества ресурсов и экспериментов, а ИИ может служить инструментом для более эффективного анализа данных и навигации в сложных пространствах проблем.
• Обсуждается важность признания авторитетными учеными из не-ИИ областей для укрепления доверия к заявлениям о революционной роли ИИ в науке.

Современные гуманоидные роботы не смогут достичь настоящей ловкости, несмотря на миллиардные инвестиции. Проблема в том, что за 65 лет исследований манипуляция объектами так и не была полноценно решена — с 1961 года, когда появилась первая компьютерная рука, прогресс остаётся ограниченным. Промышленные роботы используют простые захваты, но сложные задачи вроде обращения с хрупкими предметами требуют иного подхода.

Нынешние разработки повторяют старые ошибки, фокусируясь на внешнем сходстве с человеком, а не на функциональности. Без принципиально новых решений в механике и управлении эти системы останутся неуклюжими. Через 15 лет практичные гуманоиды будут выглядеть иначе — не как люди или сегодняшние прототипы, а как специализированные устройства, оптимизированные под конкретные задачи.

• Обсуждается отсутствие у современных роботов тактильной чувствительности, сравнимой с человеческой, и сложности оцифровки тактильных ощущений.
• Высказываются сомнения в необходимости человекообразной формы для роботов, предлагаются альтернативы (колеса) и адаптация среды под роботов.
• Поднимается вопрос о недостатке данных для обучения моделей и предлагаются пути их сбора (телеуправление, перчатки с сенсорами).
• Отмечается быстрый прогресс в робототехнике и отсутствие видимых фундаментальных барьеров для создания ловких роботов.
• Упоминаются существующие разработки в области сенсоров осязания и их потенциальная доступность.

Moondream 3 — это предварительная версия модели компьютерного зрения с архитектурой MoE на 9 млрд параметров, из которых активно используются только 2 млрд. Это позволяет ей достигать уровня передовых моделей в задачах визуального анализа, сохраняя при этом высокую скорость и низкую стоимость инференса. Ключевые улучшения включают расширение контекста до 32 тыс. токенов, лучшую обучаемость (включая обучение с подкреплением) и нативную поддержку сложных запросов, таких как детекция объектов, указание на элементы и структурированный вывод.

Модель демонстрирует впечатляющие результаты: точно определяет объекты по описанию (например, «бегун в фиолетовых носках»), генерирует JSON по изображению, преобразует таблицы в Markdown и работает с OCR. Несмотря на компактность, в бенчмарках она конкурирует с топовыми решениями, но делает это в разы быстрее и дешевле, что открывает возможности для массового применения в робототехнике, медицине и системах наблюдения.

• Moondream 2 и 3 высоко оцениваются за точность и скорость в задачах автоматической разметки датасетов и детекции объектов, особенно для краевых устройств.
• Архитектура MoE модели с активацией только 2B параметров считается прорывом для развертывания на edge-устройствах из-за низкой задержки и стоимости инференса.
• Отмечаются проблемы с точностью (precision) в последних релизах, а также отсутствие информации о ценах в облаке и временная лицензия BSL для превью Moondream 3.
• Модель демонстрирует впечатляющие результаты в сравнении с крупными коммерческими аналогами (Gemini, Claude, OpenAI), особенно в задачах, смежных с OCR.
• Потенциальные применения включают автоматизацию работы с UI, анализ графиков и диаграмм, а также управление компьютером/браузером.

Обнаружена серьёзная уязвимость в роботах Unitree, позволяющая злоумышленникам удалённо захватывать управление целыми группами устройств. Эксплойт использует недостатки в системе связи и аутентификации, что делает возможным несанкционированный доступ к функциям роботов без физического вмешательства.

Исследователи продемонстрировали, как можно манипулировать роботами для выполнения произвольных команд, что создаёт риски для безопасности в публичных пространствах и коммерческих применениях. Уязвимость затрагивает популярные модели, включая Unitree Go1, широко используемые в исследованиях и индустрии. Это подчёркивает критическую важность своевременного обновления прошивок и усиления мер кибербезопасности в робототехнике.

• Обнаружена серьезная уязвимость в роботах Unitree, включающая в себя скомпрометированные криптографические ключи, обход аутентификации и возможность внедрения команд, что делает угрозу самораспространяющейся (wormable).
• Участники выражают серьезную озабоченность по поводу последствий уязвимости: возможность создания ботнетов из зараженных роботов, их удаленный захват для причинения физического вреда или проведения атак.
• Поднимается вопрос о необходимости строгого регулирования, сертификации и встроенных независимых систем аварийной остановки для обеспечения безопасности робототехники.
• Высказываются опасения, что подобные уязвимости могут затронуть более массовые продукты, такие как автомобили Tesla и Waymo, что приведет к катастрофическим последствиям.
• Обсуждается этическая сторона и практическая невозможность реализации "законов робототехники" Азимова, а также ответственность человека за действия автономных машин.

ToddlerBot — открытый, дешёвый гуманоид 30 степеней свободы (руки×7, ноги×6, шея×2, талия×2).
Масса 3,7 кг, груз 1,5 кг, 19 мин ходьбы, 7 падений до поломки, 35 мин на печать и сборку.

Новое в 2.0

• кувырок, ползание, 0.25 м/с ходьба, 1 рад/с поворот
• VR-телеуправление Quest 2
• стерео-глубина 10 Гц на Jetson Orin NX

ML-результаты

• обучение с нуля: omnidirectional ходьба RL, двуручная и полнотелая манипуляция diffusion-policy (60 демо)
• zero-shot перенос политик между двумя экземплярами, совместная уборка комнаты

Софт и железо полностью открыты: CAD, прошивки, обучающие видео, BOM.

• Пользователи в восторге от кульбита робота, но смеются над провалами и «падениями» без умения группироваться.
• Всех пугает цена ≈6 000 $: просят «стартер-версию» за 1 000 $ или дешёвый набор на Jetson Nano.
• 3D-печать корпуса считают ключевым плюсом для самостоятельной сборки, но спрашивают, как сильно это ограничивает конструкцию.
• Мечты о роботе-няньке для котов и «носильщика» посылок быстро тухнут после просмотра чека.
• Уточняют, есть ли MuJoCo-симулятор и VLA-модель для дальнейших исследований.

• О YouTube
  О нас • Пресс-центр • Авторское право • Связаться • Авторам • Реклама • Разработчикам

• Правила
  Условия • Конфиденциальность • Политика и безопасность • Как работает YouTube

• Другое
  Тест новых функций • NFL Sunday Ticket

© 2025 Google LLC

• Участники обсудили, что токарный станок считается базовым инструментом, способным «самовоспроизводиться» (в рамках книг Gingery).
• Рекомендовали каналы Cylo’s Garage (сверхточный алмазный станок для оптики), Kasra Mehraky (5-осевой субмикронный станок) и Not An Engineer (DIY фреза).
• Подчеркнули влияние Дэна Гелбарта и Робина Ренцетти как источников вдохновения для проектов высокой точности.
• Упомянули, что проект Cylo временно приостановлен, но уже есть чертежи и первые тесты.
• Отметили, что промышленные решения такого уровня существуют десятилетиями, но повторить их в гараже — огромное достижение.

• Падающая рождаемость вызывает тревогу за пенсии и соцобеспечение, но многие считают, что проблему можно решить координацией, автоматизацией и технологиями.
• Сторонники «демография — это судьба» указывают на макроэкономические риски; скептики отвечают, что рост капитала на душу и роботизация компенсируют сокращение численности.
• Обсуждаются причины низкой рождаемости: дороговизна жилья, урбанизация, ожидания от карьеры, а не просто доход; религиозные и культурные факторы играют большую роль.
• Идеи технологических «фиксов» — роботы по уходу, позднее рождение, даже селекция пола — встречают спор: кто-то видит в них спасение, кто-то — дистопию.
• Миграция рассматривается как нестабильный костыль: большинство мигрантов, по данным, ухудшают фискальный баланс, а «западные» экономики построены на непрерывном притоке.
• Некоторые участники считают, что снижение населения вообще полезно для климата и что главная угроза — изменение климата, а не демография.