用 Agent 写项目,也写 Agent。 AI • Coding • 开源机器人 • Onchain 额度烧完前,先 run 一把。🌽

Joined September 2024
Microduck 本身只开源了microduck 和 microduck_rl,它在电脑上无法操控,不方便~ 于是乎,我耗费了一周的使用额度,做了个 microduck-studio 并开源了,希望以后玩 Microduck 的人,能少踩一点我踩过的坑。 开发机器人的时候,真正折磨人的很多时候不是代码,而是环境、端口、进程、socket、仿真和运行时散落在各处。服务明明都启动了,机器人就是不动,然后开始一个终端一个终端排查,这些坑我已经踩过一遍了,就没必要让后来的人再踩一遍,所以我做了三件事: ① 把开发环境串起来 Docker、robotd --sim、MuJoCo Viewer、Web 服务统一到一条可重复的一键启动链路里。 不用再开一堆终端,手动拼端口、socket 和进程。 ② 把状态直接摆出来 robotd、MuJoCo、策略、仓库状态都可以直接查看,也可以执行移动、停止和技能指令。 哪里出了问题,不用再靠猜。 ③ 把“启动成功”变成“真的能用” 服务启动后会继续做联通测试,真正发送控制指令,确认仿真机器人能够移动。 不是网页能打开就算成功,而是整条控制链路真的跑通。 microduck-studio 不替代 microduck,也不替代 microduck_rl。 它只是把原本零散的开发流程,整理成一个更容易使用、更容易排错的“本地控制室”。 如果它能让后来开发 Microduck 的人少踩几个坑、少开几个终端、少浪费几个小时排查问题,那这个项目就已经有价值了。 自己踩过的坑,顺手填上。 自己走通的路,给后来的人留个路标。 项目地址放评论区了 🔽
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DeepSeek 搜索API 也开始收费了, 特意提到 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 中使用 DeepSeek API 时暂时没有收费,但是2026年11月1日起开始收费。
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兄弟们,特斯拉 会飞 ~ @Tesla
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以后需要打飞车 这是真正的 飞车党
Real life, baby
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GPT-6.1 Sol Ultra 额度的消耗,还是可以接受的 PLUS 用户的一个 PDF 文档分析整理任务,消耗掉 3% 这个性价比还是蛮高的,慢慢的就不用 GPT-5.6 Sol 了
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又爆仓了,玩个锤子啊~
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Jumper vs Microduck:两款开源机器人,走了两条不同的路线。一个是六足仿生机器人,一个是双足人形机器人。都很小,但技术方向完全不同。 ① Jumper(KingKong Robotics) • 形态:六足蟹形机器人 • 尺寸:400 × 400 × 200 mm • 重量:1.8 kg(工程样机 2.8 kg) • 主控:RK3576,8 核 CPU • AI 算力:6 TOPS NPU • 内存 / 存储:4GB / 64GB • 关节:22 个触觉舵机 • 视觉:500 万像素广角摄像头 • 深度感知:54 × 42 dToF 阵列 • 电池:25.2V / 3000mAh,可拆卸 • 最大抓取重量:1 kg ② Microduck(Pollen Robotics) • 形态:双足迷你人形机器人 • 身高:约 25 cm • 重量:约 800 g • 主控:RK3566 • 关节:15 个舵机 • 控制频率:50Hz • 运动能力:行走、转向、轮滑、跌倒起身、姿态切换 • 技术路线:强化学习(RL)运动控制 • 开源方向:机器人运动控制与实验平台 ③ 核心区别 Jumper 更强调硬件感知、触觉交互和多足运动,适合探索具身智能、环境感知与复杂动作。 Microduck 更强调强化学习和双足运动控制,适合研究步态、平衡、仿真到现实迁移(Sim-to-Real)。 简单理解: Jumper 想做一只有感知、有交互能力的机器螃蟹。 Microduck 想做一个能学习运动技能的迷你机器人。 一个偏多足具身交互,一个偏双足运动智能。 如果是你,会选哪一个?
Hugging Face 旗下开源机器人公司 Pollen Robotics 开源了一台小机器人。 他们把一只只有 25cm 高、800g 重的机器鸭 Microduck 开源了,而且它的一身本事,基本都是靠强化学习练出来的。 Microduck 是一台迷你双足机器人,搭载 Rockchip RK3566,真机以 50Hz 控制频率驱动 15 个舵机。机器人 Runtime 和强化学习训练代码目前都已经开源。 ① 已经学会不少技能 Microduck 不只是会走路。它可以用游戏手柄控制双足行走;摔倒后自己重新站起来;低头捡地上的东西;完成坐下、起立、踢球、前滚翻等动作。甚至给脚底装上轮子以后,它还能切换另一套强化学习策略,实现滑行、转圈、下坡,以及在轮滑状态下自己起身。 ② 动作基本都是强化学习练出来的 Microduck 的训练项目 microduck_rl 也已经开源。 整体路线是:MuJoCo / MuJoCo Warp + PPO + Domain Randomization + Sim2Real → ONNX → 真机部署 策略以 50Hz 训练,训练完成后导出 ONNX,再交给 Microduck 真机 Runtime 直接运行。 为了缩小仿真和现实之间的差距,训练环境还专门模拟了电机摩擦、电池电压变化、控制延迟,甚至连舵机齿轮的 Backlash 齿隙都考虑进去了。 ③ 软件架构也很硬核 机器人端主要使用 Rust 编写,没有套大型 Framework,而是拆成多个独立服务: robotd:50Hz 实时控制、强化学习 Policy、安全控制 updaterd:OTA 更新、签名验证、失败自动回滚 configd:Wi-Fi 和设备身份管理 btd:蓝牙通信 padd:游戏手柄 mediad:摄像头、音频和 WebRTC tofd:ToF 深度传感器 服务之间主要通过 Unix Socket + JSON-RPC 2.0 通信。其中只有 robotd 可以真正控制电机。无论是手机、游戏手柄还是自己写的程序,发送的都只是“动作意图”,最终能不能执行,还要经过 robotd 的安全控制。 ④ 连 OTA 都做得很完整 它的软件更新流程是:下载 Release → 验证签名 → 切换版本 → 重启服务 → 健康检查 → 异常自动回滚也就是说,即使新版本把机器人搞崩了,也可以自动退回旧版本,避免直接把机器鸭刷成“砖”。 ⑤ 本质上是一台迷你具身智能开发平台 所以 Microduck 不只是一只“会走路的机器鸭”。强化学习、Sim2Real、ONNX、Rust、实时运动控制、WebRTC、OTA……这些东西全被塞进了一台只有 25cm 高、800g 重的小机器人里。对于想研究强化学习、机器人控制和具身智能的人来说,这个项目的参考价值其实挺高。 最后官方留言:“没有鸭子在这个机器人的制作过程中受到伤害,不过我们咨询了好几只鸭子。” 🦆 哈哈~
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🦀 Jumper(跳跳),一款开源的 22 自由度螃蟹机器人。 由 KingKong Robotics 开发,把 AI Coding Agent、物理仿真和强化学习整合到了一起。 ① 硬件配置 22 自由度|1.8kg|RK3576|6 TOPS NPU 500 万像素摄像头 + dToF 深度传感器 ② 运动能力 行走、跳跃、舞蹈、抓取、姿态调整 速度 ≥0.5m/s|跳高 ≥40cm|抓取 1kg 续航约 2 小时 ③ AI 创作 一句话设计外观 → .skin 一句话训练动作 → .app 一句话生成场景 → .map ④ 技术栈 MuJoCo / MuJoCo Warp:物理仿真 PPO / rsl_rl:强化学习 ONNX / RKNN:模型导出与部署 Python / Rust:训练与控制 开发流程: 自然语言 → AI Agent → 仿真训练 → 模型导出 → 机器人部署 目前训练、仿真和导出工具链已实现,真实硬件上的部分推理和电机控制仍待验证。 值得关注的不只是这只螃蟹,而是 AI Coding 正在进入 Physical AI。
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开源螃蟹机器人 Jumper,很灵活
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这一身肌肉,我看着都想摸一把
Not my usual style to post half naked photos, but what the hell... 🤣 Also 49, no AI, no photoshop, pure human labor. I encourage people to compete on health, not wealth rankings or lambos. More health, more family = true wealth, and happiness.
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兄弟们,我休假回来了 这次长假 2个账号一共累计了 5 次 reset 爽歪歪~ 这个账号感觉很难做起来了,以后就唠嗑儿吧
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Codex Pro $200 明天重新开放订阅, 但额度要砍半了。 这次调整: 1. 价格不变,仍为 $200/月,但按 API 价格折算,可用额度只有旧版的 50%。 2. 承诺不恢复 5 小时限制,保留周额度,想什么时候用就什么时候用。 3. 本周推出的 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna,API 价格降至此前的 50%。官方认为,模型效率提升可以抵消额度缩水,实际完成的工作可能更多。 4. 不希望人为抬高 API 标价来凸显订阅价值。长期目标是缩小订阅和按需使用 API 的价格差距。 5. 明天还会公布更多订阅权益,其中部分功能不消耗额度。 简单说:月费不变,API 等值额度减半,取消 5 小时限制的政策不变,新增权益还在路上。 真正值得关注的是:额度砍半后,实际能完成的 Coding 任务到底会增加还是减少? 明天见分晓。
Hi, Tomorrow we are re-opening the Pro $200 subscriptions to new subscribers, but together with it we are also changing how we calculate the usage for it. In effect, if you do the math, it will net out at half the dollar in API spend compared to the old Pro $200 plan. Now that it's said, let me explain why this is happening and why you will still get more work done than if you were on the Pro $200 subscription one month ago. (a) We didn't want to compromise in other ways and are committing to not reintroducing the 5h limit, so that you can fully use the weekly usage when you want. (b) On the subscription, we guarantee that over time you always get more work done and with an increasing level of quality. This means that you will continue to get more value per dollar spent as a result of models getting more efficient and us passing down the improvements in the form of API price reductions. (c) We don't want to put an incentive on ourselves to artificially inflate the API list prices to make it look like you are getting a lot (and workaround it through discounts, etc). Instead we want to continue to both rapidly reduce prices and increase capabilities of models on the API. This week we introduced GPT-6 Sol and GPT-6 Luna at 50% of their previous price. Over time, we see prices go low enough that it makes sense for most to buy usage as needed without there being a significant gap between what you get in a subscription and what you get in the API for a dollar spent. (d) Tomorrow, we are adding more things to the subscription that won't draw on the usage, I won't reveal what that is yet. I wanted to be transparent before all the big announcements tomorrow. Lots of new exciting things are coming to the subscriptions that will make it super compelling, but I wanted to make sure to share this change ahead of time so you can all understand it before we shower you with good news. Codexingly, Tibo
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中秋放假,一直休到国庆。 回到村里,发现这里仿佛和外面的世界脱了轨,依然延续着几十年前的活法。 待上几天,自己也慢慢被同化了。如果不是偶尔需要看时间,可能连手机都不需要了。 这里没有 Reset,也没有 Robot。 外面的世界每天都在迭代,村里的时间却仿佛从未更新。
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是真宕机了,完全连不上 codex
We are aware that codex is down and are working hard to bring back normal service.
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Tibo 亲自证明他们在搞事情 并且说明下周二会有惊喜
Been a bit quiet here because internal Slack has been hilarious lately and because we are all locked in on DevDay. Tuesday will be fun.
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没额度了,弹出提示 “每邀请一个人使用ChatGPT桌面版” 就可以获取 1000 个额度 当被邀请人发出第一行“Hello World” 1000 个额度就到账,我去多注册几个账号,是不是就可以获取了,哈哈~
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中秋快乐!兄弟们!
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要不是我看到 “request timed out”,我就差点信了你的鬼话,Codex 撒谎了。 我:“怎么连接不上网络,似乎你很慢” Codex:“刚才变慢主要是我在连续重编译并重启桌面端” 信你个鬼,一本正经的胡说八道。
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Tibo 有人说你被压制了,被 claude 压制了 赛博之父,出来怼他 @thsottiaux
tibo 最近不敢说啥话了好像,消停点了。被claude 压死了。 claude 发布更强的模型,他发更差的模型
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这次是给了一次 reset 的机会 并没有把周额度重置了 这样挺好,用户可以按需触发重置 Nice
GPT-6 Sol and Luna are out. Not only are they a very significant improvement across the board, but also in writing and general "you know when you try it" quality. We are also permanently reducing the API price by 50% making both of them viable for a ton of new usecases and making your usage go further too, even on the subscriptions. And one more thing. We are loading a banked reset into all accounts of our Plus, Pro and Business users. Let's go! openai.com/index/introducing…
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需求没干完,换个账号继续蹬 我发现我现在 vibe 成瘾了 现在加班加点的为 趋势热点 编码
蹬完了,完善 Topic Desk Studio 功能挺多的,BUG也不少 但是 Vibe Coding 会上瘾
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