쏠매니저

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@Ssolmanager

🐜마곡나루 개미 이장님🤖 로봇과 함께 하는 즐거운 경험을 만들어요💕30대 공대 출신 로봇업계 마케터 #ESFP #로봇 #개미

마곡 शामिल हुए Eylül 2021
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쏠매니저@Ssolmanager·
🤖간만에 본업 이야기 해봅니다..! 요즘 휴머노이드에 손이 가장 중요하다고 말합니다🖐️ 20자유도를 가진 휴머노이드 손 공식영상 함께보시죠📺
Yoonseok Pyo@passionvirus

@ROBOTIS dropped the 5-finger, 20 DOF HX5-D20 hand! 🦾 Direct Drive (no tendons/linkages) for unmatched speed! ⚡ 5 Finger, 20 DOF (Direct Drive mechanism) 💪 15kg payload (20kg peak) 🤖 Active Compliance 🔧 Modular fingers 💻 Open-source with ROS 📺 Video: youtu.be/bTCIVPrWoV8?si… 📚 Manual: ai.robotis.com/hands/introduc… 💻 GitHub: github.com/ROBOTIS-GIT/ro…

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Louis Le Lay
Louis Le Lay@LouisLeLay4·
As a kid I kept watching a few robots in videos/books dreaming of seeing them IRL, I was fortunate enough to visit the RAI Institute recently and see Atlas and other iconic BD robots for the first time!! Still on the bucket list now: ASIMO and HRP-2
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Harold@wahoo_harold

@LouisLeLay4 If you ever find yourself in Tokyo with a day to spare, the members of the (half french) lab were really kind and eager to show me around last month!

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Space and Technology
Space and Technology@spaceandtech_·
Unitree G1 now has a cluster control system that lets many robots work together with precise coordination. It connects multiple robots on one network, even across different systems and hardware. AI plans and executes actions in real time, making all robots move in sync like one system.
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X
X@X·
hehehe
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Mustafa
Mustafa@oprydai·
start robotics in simulation before hardware. hardware slows you down. simulation lets you think. how to actually do it: • pick a simulator → Gazebo or Isaac Sim. both give you physics, sensors, and robots out of the box • learn the middleware → use ROS 2. nodes, topics, transforms. this is how real robots are wired • spawn a simple robot → differential drive or a basic arm. don’t chase complexity early • run teleop first → control it with keyboard/joystick. verify commands → motion works • add sensors → camera, lidar. inspect topics, visualize in rviz • close the loop → write a node that reads sensors and publishes cmd_vel. simple obstacle avoidance is enough • log + replay → record bags, debug offline, iterate faster why this works: • crashes are free • iteration is fast • you debug logic, not wires once the behavior is stable in sim, move to hardware. simulation isn’t a shortcut. it’s the fastest path to understanding.
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쏠매니저
쏠매니저@Ssolmanager·
로봇 하는 사람들과 이어지고 싶어요..🤖 1일 1로봇 사용한 흔적 남기고 가요오오
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Ilir Aliu
Ilir Aliu@IlirAliu_·
Deep learning curriculum for robotics. [📍 Link to Playlist below ] Modern robotics workflows often integrate deep learning models with traditional algorithms for mapping, localization, and control. This playlist builds it from scratch: Single neurons → Backprop → CNNs → Transformers → GANs → AlphaGo. Step by step. Taught by Prof. Bryce, one of the clearest educators in the field. 26 lectures covering: → CNNs (robotic vision & object detection) → Transformers (planning & foundation models)→ LSTMs/RNNs (sequential decision-making) → GANs (synthetic training data) → AlphaGo (reinforcement learning for robot control) If you’re building robots or trying to understand how they learn, this is the foundation. 📍 youtube.com/playlist?list=…
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神
@Q0S_Rimu·
︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎      お使いの端末から "しあわせ"が検出されました これを見た全ての人に たくさんしあわせが訪れますように ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎
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CyberRobo
CyberRobo@CyberRobooo·
South Korea has its own Unitree G1:AI Sapiens from ROBOTIS. Open-source huamnoid robot.
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dd..
dd..@nomusicno1ife·
공연을 가면 돈이 없어집니다 하지만 공연을 가지 않아도 돈은없어집니다.. 여러분 공연을 포기하지마세요
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미사
미사@m_X_ah·
나를 받아주는 환경에만 머무르려는 사람들은 특유의 애샛기스러움이 있음.. 이게 안 고쳐지고 그대로 나이먹으면 골때림
미사@m_X_ah

사람이 성숙하려면 나와 다른 타인을 계속 겪고 이해하고 배려하고 포용하는 과정을 끝없이 반복해야 하는 것 같음. 거기에 갈등 해결 또한 계속해서 해나가며 내가 깎이고 또 깎여야 하는 것 같다.

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The Humanoid Hub
The Humanoid Hub@TheHumanoidHub·
Korean robotics leader ROBOTIS has unveiled the 'AI Sapiens' humanoid, a direct challenge to Unitree’s G1 and R1 models. - 4'3" (130 cm) tall and weighing 34 kg. - Features 23 DOF, powered by the brand-new Dynamixel-Q actuators. The robot is a fully open-source hardware system designed to serve as a reliable hardware platform for advanced Physical AI research. AI Sapiens is slated for an H1 2026 launch, with a price point expected in the mid-to-low 10 million KRW range (~$7,000 – $8,700 USD).
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유혜음
유혜음@u_SJ1106·
ㅜㅜ 효린언니 작게 부르고 약 줄까? 했는데 효린웅니가 그거 더 안좋다니깐 바로 뱉는 아기골댕규현님 ㅜㅜ
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부랄냥돼머리
부랄냥돼머리@giyommigirl·
사주 보러 가서 들엇는데 운명은 바꾸라고 잇는거래 근데 많은 사람들이 운명이 저절로 바뀌기만을 원하고 아무런 액션도 취하지 않는대 많은걸 경험해보고 느낄수록 하고싶은게 생기고 뭘하면서 살아야할지 감이 잡히는데 집에서 가만히 코딱지만 파고 잇스면 뭐가 변하겟냐고 무조건 밖으로 나가랫음
이음@_PALEBLUEEARTH

나 이 주제에 대해서 하고 싶은 말 진짜 많음,, 사람들은 번개를 맞듯 완벽한 '인생의 목표'가 계시 받듯이 머리에 뚝 떨어진다고 생각함 근데 그게 절대 아님 내가 뭘 좋아하는지, 뭘 싫어하는지는 직접 경험해 봐야 알 수 있음 뭐든 일단 가볍게 저질러보고, 부딪혀보고, 때로는 실패해 보는 약간의 '비효율적인 과정'이 있어야 진짜 내가 원하는 방향으로 인생의 해상도를 높여갈 수 있음 그리고 '원하는 것'이 꼭 사회가 말하는 거창한 성공이나 명예일 필요가 없음 오늘 당장 배워보고 싶은 취미, 내일 먹고 싶은 음식, 이번 주말에 가보고 싶은 장소 등 현재에 집중하는 아주 작고 가벼운 마음들도 모두 '원하는 것'이라고 할 수 있음 그러니 원하는 걸 찾지 못했다면 일단 내면의 목소리에 귀기울이는 것부터 시작해보길 추천함,, 아주 사소한 거라도 좋으니 마음이 끌리는 거라면 가볍게 시작해보고 그러면서 나만의 데이터를 쌓다보면 나만의 길이 보이고 방향이 보이게 됨 그러니 다른 사람이랑 비교하지말고 제발 내 마음이 소리를 듣는 연습부터 시작했으면 좋겠음,, 넌 부족하다고, 늦었다고 말하는 목소리에 묻혀버린 진짜 내 마음의 소리를 들어보면 내가 정말 어떤 삶을 살고 싶은지 누구든 찾을 수 있음,,, 내가 산 증인이니까 내 말 믿고 한 번만 해봤으면 좋겠어,,,

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Takumi Kawasetsu, 川節拓実
個人的な興味でヒューマノイドの足裏見てたんやけどただの棒やったり人の靴履かせてたり、靴底っぽいロボット専用足っぽいのがあったりしておもろい
Takumi Kawasetsu, 川節拓実 tweet mediaTakumi Kawasetsu, 川節拓実 tweet mediaTakumi Kawasetsu, 川節拓実 tweet mediaTakumi Kawasetsu, 川節拓実 tweet media
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Abraham John 🦄🦓
Abraham John 🦄🦓@Abmankendrick·
Here's a complete roadmap to becoming a UI/UX Designer in 2026 (With Free Design Resources). You should bookmark it for later 💜 🧵Open thread👇
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Raymond K
Raymond K@Raymond_KR1·
이 좋은 계정을 왜 이제 알았는지 X알고리즘이 원망스럽다. 좀 더 쉽고 마음 편한 투자를 하기 위해서는 현인들의 지혜와 지식, 인사이트를 빌려야한다.
KiTT_2020@kitt_2020

테슬라 vs 웨이모: 자율주행의 두 가지 철학 — ‘망망대해’와 ‘미로 같은 도로’ 자율주행 기술을 논할 때, 가장 먼저 떠오르는 비유가 있다. 바다 위를 항해하는 배를 생각해 보자. 레이더에 잡힌 수많은 ‘쇳덩이’(다른 선박)들의 위치만 알면 된다. 물리와 수학으로 충돌 가능성을 계산하고, 적절히 방향을 틀면 된다. 인공지능이 반드시 필요하지 않다. 바다는 ‘망망대해’이기 때문이다. 어디로 가든, 대체로 자유롭다. 하지만 도로 위 자율주행차는 상황이 완전히 다르다. 도로는 미로처럼 복잡하게 얽혀 있고, 차선 안에서만 달려야 한다. 인도로 올라가면 안 되고, 잔디밭이나 도랑으로 떨어지면 안 된다. 주변의 다른 차량, 보행자, 신호등은 실시간으로 피해야 하지만, 그보다 더 근본적인 문제는 ‘운행 가능한 영역’과 ‘금지된 영역’을 정확히 구분하는 것이다. 사람의 눈과 뇌가 3차원 세상을 입체적으로 인식하듯, 차량도 세상을 그렇게 읽을 수 있어야 한다. 이 난제를 해결하기 위해 구글 웨이모가 선택한 방법은 명쾌하다. 세상을 미리 스캔해서 고정밀 지도(HD Map)를 만든다.이 지도에는 차량이 달릴 수 있는 정확한 영역(차선, 교차로, 진입로 등)이 정밀하게 정의되어 있다. 차량은 LiDAR(라이더)로 주변을 실시간 스캔한다.스캔한 데이터를 미리 만들어 둔 고정밀 지도와 비교해, 자신이 지도상 정확히 어디에 위치하는지 파악한다(로컬라이제이션). 그렇게 확정된 ‘운행 가능 영역’ 안에서만 주행한다.주변의 동적 객체(다른 차량, 사람, 자전거, 신호등 등)는 별도의 인공지능(컴퓨터 비전)으로 처리한다. 이것이 바로 웨이모가 지금까지 수천 대의 차량에 LiDAR를 달고 운영해 온 핵심 전략이다. 반면 테슬라는 처음부터 다른 길을 선택했다. 카메라와 인공지능(End-to-End Neural Network)만으로 세상을 이해하고, 사람처럼 ‘보이는 대로’ 판단하게 하자는 철학이다. 고정밀 지도나 LiDAR에 크게 의존하지 않고, 순수 비전(vision-only)으로 모든 것을 해결하려는 접근이다. 최근 들어 웨이모도 인공지능의 급속한 발전에 힘입어, 테슬라처럼 비전에 더 무게를 두는 움직임이 보인다. 그러나 한 가지 결정적인 차이가 있다. 웨이모는 이미 수천 대의 차량에 LiDAR가 장착된 상태라는 현실이다. 기술적으로 LiDAR를 빼는 것이 가능해졌다고 해도, 신형 차량에서 LiDAR를 완전히 제거한다면 이는 명백한 메시지를 던지는 셈이다. “우리가 그동안 고집했던 고정밀 지도 + LiDAR 방식이 결국 틀렸다. 테슬라의 비전 중심 접근이 옳았다.” 자율주행 업계에서 “바보였다”는 말은 결코 가볍지 않다. 기술적 우위뿐만 아니라, 수조 원 규모의 투자와 수년간 쌓아온 운영 데이터를 한 번에 뒤집는 결정이기 때문이다. 망망대해를 항해하는 배와 미로 같은 도로를 달리는 차. 두 환경이 근본적으로 다르기 때문에, 해결책도 달라질 수밖에 없었다. 그리고 그 선택의 결과는 앞으로 몇 년 안에, 실제 도로 위에서 판가름 날 것이다.

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kieran Drew
kieran Drew@Drew_code0·
BREAKING: AI can now build you a complete website in 2 hours (for free). Here are 9 insane Claude Opus 4.6 + Figma Make prompts that create $5,000 websites in 2 hours: (Save this before your competitors do)
kieran Drew tweet mediakieran Drew tweet media
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블랙아웃
블랙아웃@blackout_kr·
예상 시나리오 "ㅋㅋㅋ AI 딸깍이면 된다며? 외주 주지말고 니들이 만들어" "계속하는데 왜 항상 2% 부족하지?" "사장님 이미 토큰 비용이 외주 비용을 넘었..." "AI 때문에 외주비용도 싸졌을거 아냐 외주 알아봐" "사장님 외주 업체들이 다 사라져서 비싼 업체만 남아서...." "크몽같은데 싼거 있잖아" "결과가 우리가 만든 거랑 별반 다르지 않은데요?" "그럼 개발팀을 만들어 볼까?" "개발자들도 다 전업해서 연봉 비싼 사람들 밖에..." "그럼 이거 개발 누가하냐?"
아구밍 아커만@aguming_

이거개발자도 마찬가지라서 개발자 안망한다에 확신이 생김 ㄹㅇ

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