Tinyfool的中文Blog
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AI时代人人都能做产品，但是独立开发却更难生存了
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没电了
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我做了一个全 AI 生成YouTube 频道，十天后我发现了这些真相
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初学 YouTube 创作者装备指南：摄像机、灯光和麦克风（2025 年指南）
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我们都需要感谢郑智化的撒娇和矫情
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不到百元低成本启动 YouTube 指南：2025 年新手低成本设备配置
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YouTube新手最值得入手的五款视频剪辑软件对比（2025年指南）
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循序渐进工作流：从拍摄到上传你的第一支 YouTube 视频（新手指南 + 可打印清单）
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YouTube SEO入门：轻松掌握标题、标签与描述
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免费剪辑工具：零成本开始你的创作（2025年版）
结构之法 算法之道
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ω-0——用于人形行走-操作的隐空间预测世界动作模型(全身VLA没有的未来视镜）：抛弃像素级视频生成，以轻量“未来视觉latent预测”驱动全身动作扩散生成，实现边走边干活
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τ0-VLA——具有世界模型“引导测试时计算”的分层机器人模型：首先生成多个子任务候选，然后世界模型预演，最后价值模型评估
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Robo-ValueRL——面向离线到在线强化学习的可靠价值估计：同时捕捉全局任务进度和局部动作偏好，先离线预训练，后在线提升
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RoboTTT——面向机器人策略的上下文扩展：将TTT集成至VLA中以推理时建立记忆信息，从而将视觉-运动上下文扩展到 8K 个时间步
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ABot-AgentOS——具备多模态记忆的通用智能体操作系统：Agent Harness层(含上下文管理和验证系统)、LLM、记忆作为大脑，自主调用下层导航、操作、运控相关的技能
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HoloAgent-0——具备三维空间记忆的统一具身Agent框架：Agent自主拆解、规划，且按需调用技能层中的导航、VLA操作、全身运控，以及记忆层中的空间与时间记忆
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T-Rex——给VLA带上触觉的灵巧操作框架：先通过人类视频做预训练，再通过富含触觉的中期训练对齐交互，最后利用极少量目标域演示以快速适配下游任务
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FurnitureVLA——利用VLA学习长时域双臂家具装配：将装配长时任务拆分为多个子步骤，且提出进度VLA，以预测每个子任务的进度信号，最终实现子任务之间的切换
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T-WAM——融合视觉-触觉的世界动作模型：在统一的流匹配框架下联合学习未来视觉预测、触觉形变预测以及动作预测(且在插入透明导管场景中增大触觉的权重)
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Focus-Then-Contact——跟我之前给一工厂设计的插拔策略不谋而合：先ACT引导到目标区域附近，然后残差RL实施最终插入，且插入过程中视觉提供稠密奖励，必要时人工干预
Byte.Coffee
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Episode 22 ：「温和、审慎、理性和乐观的极简主义者」
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Episode 11: 极简 Minimalism
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Episode 12: State-of-the-art
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Episode 13 :「一切有意义的东西都是要经过时间沉淀的」
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Episode 14: Apple 与教育
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Episode 15: 长大
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Episode 16: 夏日走过山间
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Episode 17：叫醒 Apple Watch 里的米老鼠
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Episode 18: In Vitro Fertilization (IVF) Lab 实地考察
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Episode 19：有能量的人 (To be a person)
Google Developers Blog
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Decoding cosmic signals with deep learning and Keras
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Enterprise-Grade Precision for Long-Context Multimodal Embedding Inference on Cloud TPU
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How to Evaluate Live & Voice Agents in ADK
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Build zero-trust AI agents with Google's Agent Development Kit
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HeyGen x Google Cloud: Bringing Avatar IV to TPUs
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Introducing Credentio: Open Source C++ Library for C2PA Content Credentials from Google
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Why Go is an Ideal Language for AI-Assisted Software Engineering
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Mastering Edge AI on Raspberry Pi with LiteRT and Gemma
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Agent Plugins package your skills, tools, and more
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Scaling AI Agent Infrastructure with the MCP Stateless updates