BobBy

@CyberRobooo That's a clean build. Looks surprisingly professional.

Italy's IIT really has so many humanoid gems. Came across their 2018 Centauro--a centaur-like disaster response robot that combines a quadruped lower body with a humanoid torso and arms. Built for harsh settings like rubble fields or disaster zones, it needs both stable movement over uneven ground and the strength to use human tools for forceful tasks such as breaching doors or clearing obstacles. The four legs deliver terrain-following locomotion and stair climbing, while the upper body handles dexterous, high-force manipulation. The robot blends full-body teleoperation--mapping an operator’s movements directly to the machine, with local autonomous modules for motion and impedance control, supporting supervised or higher-level autonomy when useful. At 1.5m tall and 93kg, it carries roughly 11kg payload per arm with impact-resilient actuators. Battery life is about 2.5 hours. Its hybrid wheeled-legged legs (6 DoF each, with wheels at the ankles acting like rolling hooves) provide better stability than pure bipeds while keeping tool use intuitive. This focus on matching robot morphology to real task demands, rather than defaulting to a standard humanoid form, remains a useful reference. Curious what others think:could hybrid centaur-style platforms play a larger role in future rescue or specialized operations?

@JohannesTscharn @specs @UnitreeRobotics @dimensionalos Great build. Looks like it was worth every hour you put into it.

Augmented Reality is the natural interface for robotics. Not only for giving commands, but also to visualise hardware data (like LiDAR) natively in 3D. @specs AR glasses, @UnitreeRobotics Go2 Lite quadruped, @dimensionalos OS for the robot

@maximumdegen The finished result looks way more solid than I expected.

The Incredible Starship S39 – The Next Monster Ready for Flight! Next launch of this beast is scheduled for this Thursday. Don’t miss it! Here are the key characteristics of this monster (Block 3 Starship upper stage): Full stack height: 124 m (407 ft) Diameter: 9 m (29.5 ft) Payload to LEO: 100+ tons (fully reusable) / up to 200+ tons (expendable) Propellant: ~1,500–1,600 tons of liquid methane + liquid oxygen Engines (Ship): 3 × Raptor 3 (sea-level) + 3 × Raptor 3 Vacuum Key upgrades in Block 3: improved heat shield, more powerful Raptor 3 engines, enhanced reliability and payload capacity Starship S39 represents the latest evolution of SpaceX’s fully reusable super heavy-lift system — designed for missions to the Moon, Mars, and beyond. Stay tuned — the future of spaceflight is about to take off again! 🚀 #Starship #SpaceX #S39

@LunarOptimus That's a clean build. Looks surprisingly professional.

Robots in a Rocket Factory $TSLA Optimus 🦾🚀🪐💫

@fluixoo You can tell a lot of thought went into this.

Most AI agents do not fail because the prompt is weak. They fail because there is no loop around the prompt. A real loop: - Finds work - Executes - Verifies - Saves state - Stops or escalates If an agent can say “done” without tests, a budget cap and an independent verifier, you built a demo. Prompts make you the operator. Loops make the agent useful while you are offline.

@itsshara_ai That's some impressive craftsmanship.

Made with Seedance 2.0 + GPT image 2 Prompt below:

@andreysuperior That's actually impressive. Makes me want to build one myself.

$700 on AI subscriptions or $700 on a machine that becomes a business. Now that same build pays him $6,000 a month. His wife thought it was another hobby build. RGB lights, OLED display, fans that glow blue at night. She'd seen him buy things before that ended up in a box in the closet. She didn't say anything this time. Just watched him set it up in the corner of the bedroom. Three weeks later she asked why the bank notification said $800. He showed her the report on his phone. Fifteen clients. Thirty posts each. Four hours of work that week from him. The rest from the machine in the corner. The RGB still glows blue at night. She stopped asking about the hobby builds.

@uguraksay This was actually a really fun watch. Didn't expect it to turn out this good.

26 yaşında bir genç Tallinn’de ayda 11.840 dolar kazanıyor. • Sihirli bir uygulama satmıyor. • Karmaşık bir SaaS da yapmıyor. • Masasının üstünde 5 tane M4 Mac mini var. Bu 5 bilgisayarı tek bir yerel yapay zeka makinesi gibi çalıştırıyor. Bulut yok. API faturası yok. Her şey kendi masasında işleniyor ve şekilleniyor. Sistem kabaca şöyle çalışıyor: Bir yazar ona 90.000 kelimelik ham bir roman/metin gönderiyor. Yerel çalışan büyük dil modeli önce metni temizliyor: • Bölümleri ayırıyor. • Diyalogları düzenliyor. • Hangi cümlenin hangi duyguyla okunacağını işaretliyor. • YouTube açıklamasına koyulacak bölüm özetlerini hazırlıyor. Sonra aynı sistem açık kaynak bir ses modeliyle kitabı tek ve tutarlı bir sesle okutuyor. • Ses modeli yorulmuyor. • “Bugün boğazım kötü” demiyor. • Tekrar kayıt parası istemiyor. • Stüdyo takvimi bekletmiyor. En son başka bir yerel model sesi temizliyor, düzenliyor ve yayına hazır hale getiriyor. Ortaya çıkan ürünü de indie yazarlara, küçük yayınevlerine ve yüzsüz YouTube kanallarına satıyor. Yani adamın sattığı şey “Yapay Zeka” değil. Adamın sattığı şey: “Kitabını bana ver, sana hızlı, temiz, uygun fiyatlı sesli kitap olarak geri vereyim.” Bence buradaki asıl ders bu. Yapay Zeka ile para kazanmak istiyorsan “hangi modeli kurayım?” sorusundan önce şunu sormak lazım: • Kimin zamanını kısaltabilirim? • Kimin maliyetini düşürebilirim? • Kimin üretim sürecini hızlandırabilirim? • Kimin yapamadığı işi paket hizmete çevirebilirim? Bu örnekte fırsat sesli kitap üretimi. Ama aynı mantık başka alanlara da uygulanabilir: • Blog yazılarını YouTube senaryosuna çevirmek. • Eski eğitimleri kısa video serisine dönüştürmek. • Podcast kayıtlarını makaleye çevirmek. • Uzun videolardan altyazılı kısa içerikler çıkarmak. • E-kitapları sesli içerik paketine dönüştürmek. • Markalar için haftalık içerik üretim sistemi kurmak. Burada para kazandıran şey bilgisayarların kendisi değil. Para kazandıran şey, bu bilgisayarların çözdüğü problem. • Bir yazar stüdyo tutmak istemiyor. • Bir YouTube kanalı 3 hafta beklemek istemiyor. • Bir içerik üreticisi her gün seslendirme yapmak istemiyor. Sen bu kişilere “ben bunu senin yerine hızlı ve temiz şekilde yaparım” dediğinde ortaya böyle bir iş modeli çıkıyor. Tabii önemli bir hatırlatma yapmakta fayda var: Bu iş “yapay zela ile kolay para kazanma” işi değil. • Kalite kontrol yapman gerekir. • Telif haklarına dikkat etmen gerekir. • Kullandığın ses modelinin ticari kullanım iznini bilmen gerekir. • Müşteriye gerçekçi teslim süresi vermen gerekir. • Çıkan işi insan kulağıyla kontrol etmen gerekir. Ama doğru kurarsan çok güçlü bir mikro stüdyo modeline dönüşebilir. Eskiden bunun için voice over, ses stüdyosu, editör, mastering uzmanı ve ciddi bütçe gerekiyordu. Şimdi küçük bir ekip, hatta tek kişi doğru sistemle bunu hizmete çevirebilir. Bu videodan çıkartmamız gereken ders şu: Gelecekte para kazananlar sadece Yapay Zeka kullananlar olmayacak. Yapay Zeka'yı gerçek bir probleme bağlayıp, onu satılabilir bir hizmete dönüştürenler kazanacak.

One guy wanted to build his friend a drift chair. He looked at the price of ready-made setups. Most of them were $600 to $1,000+. So he decided to build one instead. A used racing seat. Steel tubing. A steering wheel mount. Basic tools. The whole project came out to roughly $200-300, depending on the parts he already had. That's a potential savings of $400-800 compared to many commercial setups. But the money wasn't the best part. He built it exactly the way his friend wanted. Better seating position. Custom dimensions. Stronger frame. No waiting weeks for shipping. No paying extra for features he didn't need. Sometimes spending a weekend building something yourself makes more sense than buying it. A little creativity, a few tools, and some patience can go a long way. The finished setup cost less than many gaming chairs-and it turned into a one-of-a-kind drift rig.

@brainrulax funny video

𝗪𝗮𝗹𝗹 𝗺𝗼𝘂𝗻𝘁𝗲𝗱 𝗣𝗖 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗰𝘂𝘀𝘁𝗼𝗺 𝘄𝗮𝘁𝗲𝗿 𝗰𝗼𝗼𝗹𝗶𝗻𝗴 - 𝘁𝗵𝗶𝘀 𝗶𝘀 𝘄𝗵𝗮𝘁 𝗵𝗮𝗽𝗽𝗲𝗻𝘀 𝘄𝗵𝗲𝗻 𝘀𝗼𝗺𝗲𝗼𝗻𝗲 𝗮𝗰𝘁𝘂𝗮𝗹𝗹𝘆 𝗲𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿𝘀 𝘁𝗵𝗲𝗶𝗿 𝘀𝗲𝘁𝘂𝗽 𝗶𝗻𝘀𝘁𝗲𝗮𝗱 𝗼𝗳 𝗷𝘂𝘀𝘁 𝗯𝘂𝘆𝗶𝗻𝗴 𝗽𝗮𝗿𝘁𝘀 Water cooling vs air cooling: > CPU/GPU temps drop 20-30°C under load.
> 15-25% more performance sustained over long workloads.
> Component lifespan goes from 4-5 years to 7-10 years.
> Noise drops from 45dB to under 25dB. The money side: - Setup earning $5,000/month + 20% performance = $1,000 extra monthly.
- Over 3 years = $36,000 in additional revenue.
- Water cooling loop costs $300-500 one time. 
- Skipping one hardware refresh cycle saves $2,000-5,000. One upgrade. Years of compounding returns.