Podaily

🎼Idea of a PM makes no sense in the future. The skill is more like being a CEO now, which is what are we building and why, There's a lot of anxiety in the job market. AI is going to radically reorient lots of people's careers and maybe including mine. What I've noticed in some of the best organizations is the number one consumer of tokens is the CMO. They don't need to rely upon deputies and deputies and deputies to get actual work product. I want I hit on some contra intake that you have year advice phone actually want to be talking to customers.I hate talking to customers. I refuse to allow colleagues about and talk to customers. you have this idea of criticizing in public versus in private. high performance machines don't have psychological safety. They're about winning. You're uniquely great at helping companies build world class teams And a founder shows the ability early in his or her career to assess talent ruthlessly and accurately. here or she can go very far with no other abilities whatsoever. It feels like it's never been harder to attract the best talent, really talented people When things are going. Well, they're.😊🎼Happ the morale actually does go down when people are skating. The single role for the CEO is offsetting that complacency. The better you're doing, the more the CEO should push.Today, my guest is Keith Thrbo. Keith's resume, both as an operator and investor is absurd. He was an early investor in Stripe, palanter, Airbnb, YouTube, Doordash R and dozens of other companies. He's part of the famous Paypal Mafia, where he was executive vice president of business development and policy. He's also been the chief operating officer at Square, VPF corporate development at LinkedIn. He's also a cofounded two companies, and he's currently managing director at Cosla Vens..🎼Safe to say that Keith is in the 99.9 percentile at identifying talent, building teams and operating world class companies. Before we get into it, don't forget to check out Leny'spropast do com for an incredible set of deals available exclusively to Lenny's newsletter subscribers With that, I bring you Keith for boy.Keith, thank you so much for being here and And welcome to the podcast. It's a pleasure to be with you. Okay, so when we were starting this recording, you told me you're doing this from an iPad, which I've never had. And you shared a crazy fact that you haven't used a computer in like years. talk, talk about what's going on there. Yeah, so when I started working at Square, Jack Dorsey was running the company off an iPad. And so I immediately converted in September 2010. and have a look back. I haven't touched computer since September 2010, everything I do.My life is either done for my phone, My watch or my iPad. What's so interesting about this as you were talking is just, there's this trend of engineers starting to code from their phone. like had Boris turning on. And Simon Will, these two engineers that are like Tedx engineers, and they're just like coding from their phone talking to AI. And I feel like you're you've been preparing for this for a long time. Yeah, trying to be ahead of the curve. Jackt's very good at being out of the curve. If you just lost what Jack's doing and follow pretty good shape in technology.😊And just understand the benefit is it just avoid distractions. Yeah, partially distractions, partially just the flexibility, like taking an iPad with you anywhere is just super easy. You know, some some laptops have improved since then. but like to screen flexibility angles. but like just the weight. Like, I carry my iPad with me everywhere. So there's no reason there, there's nothing you can't perform. unless maybe if you're doing heavy duty engineering, which obviously is not been my forte in life, although I may have to start. There's no reason.To use a more powerful, heavier weight, less flexible machine. Wow, iPad maxing, Keith or boy. Sa if you got my apple as long as it's an apple product or I was so appropriate.🎼This episode is brought to you by our season's presenting sponsor Work O. What to open AI Anthropic cursor Ver sell Replt, Sierra Clay and hundreds of other winning companies all have in common. They are all powered by work Os. If you're building a product for the enterprise. You felt the pain of integrating single sign on Sm, R back, audit logs and other features required by large companies. Work Os turns those deal blockers into drop in As with a modern developer platform built.Specifically for B2 B Saas, literally, every startup that I'm an investor in that starts to expand up market ends up working with workos. And that's because they are the best. whether you are seatdt startup trying to land your first enterprise customer or unicorn expanding globally. Work O is the fastest path to becoming enterprise ready and unblocking grow. It's essentially strippe for enterprise features. Visit workos dot com to get started or just hit up their slack where they have actual engineers waiting ...（已截断）

🎼当我们在谈scaleki的时候，其实我们谈的在机器人这个领域啊，往往是多个不同角度的scalell，它包括任务的scalell，数据的sscalell，模型size的scalell，计算规模的scalell。知轻重知缓急知进退知取舍。如果我们拿到这个具身智能领域呢，我觉得好像也能勉强对应上啊。比如说知轻重，它其实就是力度和触觉的这种感知。🎼触觉的信息把它去除掉的话，动作成功率也会明显下降，它可能会从90%就掉到20%以内的这样的程度。因为人也不会说做一件事情，要把所有未来的图片过一遍，而是说这种潜意识里面你是知道哎，你做这样的事情，它前因后果会是什么样的。🎼大家好，欢迎收听脑放电波。过去一年里，林巧手已经成为巨深智能领域最炙手可热的话题。25年的WAIC上，林巧手厂商就比24年多了一倍多。今年2月的央视春晚，多家机器人公司同台亮相。其中，银河通用的机器人，甚至在现场玩起了核桃，而那正是来自shapa的林巧手完成的，在之前的和rex的那期节目里，我们就提到过了，一定要找机会跟shapa。好好聊一聊林巧授。那么本期节目呢，我们有幸邀请到了来自刷pa的研究副总裁朱雪洲，以及来自NVdia的机器人解决方案架构师 jo安娜。🎼我们从shoppa近期的灵巧手demo讲起，探讨了灵巧手的必要性和硬件路线选择，也和久安娜一起聊了聊nvidianewton物理引擎和cosmos带来的合成数据与虚拟世界仿真，是如何帮助巨生智能解决数据这个最大瓶颈的？灵巧手的硬件路线上究竟是直驱方案更好，还是特斯拉选择的神区方案更符合仿生学和第性原理。巨生智能的caling law，什么时候才能。实现世界模型和VLA模型，哪一个才是巨深智能时代真正的最佳范式？希望大家听完这期节目，可以一窥巨深智能和灵巧手领域的最新发展。欢迎收听本期节目。大家好，我是主安na。现在是在nvidia做机器人的解决方案架构师。我主要的工作内容是和我们的产品团队一起合作开发nividia面向机器人行业的解决方案。同时呢也会帮助我们的客户和合作伙伴，充分利用nividia的加速计算技术。我是朱雪洲来自虾pa，在虾帕这边负责触觉传感触觉感知和。数学相关的一些算法。在虾帕之前呢，我是在3D感知的行业从事一些电路啊和芯片设计半导体的工作。我的求学经历是之前在清华大学的工程物理系就读了本科和博士学历。那我们要不优先从虾帕最近展示出来的一些这种demo开始了起吧。整个虾的demo开始刷屏啊，大概是从今年1月的CES又开始了。我们是第一次看到了在无保护的前提下，就是没有说离你很远的这些。下离观众很近，有一个机器人的林销手，他可以去把这个扑克牌一张一张的翻出来，他也可以把纸折成风车，也可以打乒乓球。虾a自己的一个机器人叫nse跟人等高的一个机器人，他可以完成这些工作之后呢，就是春晚，我们就可以看到应该是银河通用，就是沈腾和玛丽演的那个叫微电影嘛，对吧？那个机器人他一直单手在那盘核桃，就是机器人本体是银河通用提供的，但是盘核桃的手呢，是虾pa提供的。一直到GCCC前后呢，其实我看到你们的这个视频频道上放出来几个视频。比如说他在削苹果，对吧？两只手在协作，一只手会去转动那个苹果，然后另外一只手有一个小刀子，然后会转网球。但是我觉得最惊艳的那个demo，我觉得跟GTC大会还挺配合的机器人直接把一个显卡装到了一个电脑的机箱里面。首先像虾帕林小手demo这些动作，应该都属于高难度的这种操作的动作。我们可以有一个基本的分类，最基础的一类这个操作动作。我们可以认为它是把一个物体从一个点。😊搬移到另一个点，就是改变这物体的XYZ这样的位置。就比如说抓起一个物体，唉摆放到货架上或者摆放到另一个位置，这可能是属于一些基础类的操作。那进阶一些的，就涉及到要把物体A和B之间发生一些关联，发生一些配合。比如像插USB这种它就涉及到你要精确的对位，要把两个独立的物体组装成一个整体，或者像这个发牌，那是把一张牌从一对。牌里面把它抽出来，而且是准确的一张，这些就属于进阶难度的一类操作。那再进阶的就涉及到一些物体的塑形，需要通过操作去改变一些物体的形态。就比如像折风车，那一开始是一张平的纸，那他通过动作改变它的拓扑，啊最后变成了一个折纸风车这样的形态啊，所以叠衣服也是属于第三个级别，他把一个衣服物理，所以叠衣服其实也是改变了物体的形态，就是说它也是有一些难度的那像削苹果。可能就更难，因为他要把苹果皮和它分离开了。然后这个物体也是柔性的柔软的。大体我们会这样一步步的去分类这些动作难度。第一类可能有一些假爪就能实现，把它从A点夹到B点。我们之前跟一家做环境清扫的巨神智能公司聊。他们捡垃圾的那只假爪，其实就不需要太多的单独的模型来处理。它其实给一个可能统一的一个例，他只要能把这个垃圾夹起来就可以了。他不用担心这个垃圾会受损啊，或者。判断他的材质啊等等。但是当你涉及到一个精细的操作的时候，比如说刚才提到的两个物体之间发生关系的时候，比如说把显卡插到主板上，它对力的要求和精细度的要求就又上了一个台阶了。然后最后那个削苹果，其实很多人类都不一定能很好的削苹果，这个确实是相对更难的，而且不同的苹果表面的这个光滑度手感可能都不一样。这里有一个反直觉的地方，就是重要我们讲人工智能啊，机器人领域，有一些对于人来说。简单的事情对于机器反而是难的。然后对于人难的一些事情，比如下围棋这些有确定的规则，对机器反而是简单的那有点像灵巧操作是一个典型的这种对于人好像很多事情是生来就会到一定年纪就会。但对于机器人来说是非常难的。原因就是人或者是生物动物，它在漫长的进化过程中，它有点像是DNA里面携带了一些预训练的模型，就是这种对于力学打交道啊，维持。持身体和物体的平衡。这里其实在进化过程中预训练过的。但对于机械人来说，就得完全从零做起。就没错，收集数据把模型搞对，然后预训练要走一条相对漫长的路，他最后才能具备这些对人来说上手就会的一些任务。刚才提到的这几个demo还可以在补充几点。第一个是他在部署到实际场景之后，工作的成功率的一个鲁棒性。有很多关。观众去跟他互动，基本上很多任务他的成功率都是比较高的。你提到鲁邦信是说这个机器人，比如说他在数扑克牌数到一半，有人干扰。他如果干扰不是特别大，他能找捕回来是吗？对，还有比如他在叠风车的时候，你的零件可能放在不同的位置，或者是他在中间某一步操作的时候，人会去进行一像您刚才提到的干扰，那大家都可以去进行后续工作的。一个完成。第二点比较惊艳的还有就是他展示的很多工作都是我们叫长城任务。比如说比较简单的，可能他拿一个东西，然后放到一个地方。整体这就是属于一个嗯比较短的任务，对，或者说我们叫原子操作这种能力。但是我们看到的像沙在很多demo里展示出来的能力，都是需要很多个非常复杂的步骤串联。连起来，最终还能展现出比较高的一个成功率。哎，说到这个成功率啊，我们当时开玩笑叫机器人公司打假啊，就是最简单做的就是一个视频的demo。因为你可以失败100次，但是就成功一次，你把它录下来。那第二难的呢，可能就是在展会里面隔着老远，拉上很多警戒线。更强一点呢，就是大家围着看，周围甚至有的时候会碰到他一下等等。在这样的环境里，他还能够反复的成功，那可能就是它的成功率啊，他鲁帮性都更上了一个台阶吧。像我们内部调试展会的这样的动作吧，也是需要他做到90%以上，嗯甚至更好的一些成功率，然后才会放到展会上去演示。我们也会有一些自己的实验，就是说比如把触觉的信息把它去除掉的话，动作的成功率也会明显下降，它可能会从90%就调到20%以内的这样的程度，消费者接触比较多的，其实是hobody controll的一些计算应用，对吧？具体来说主要就跳舞。其实比较想要知道巨神震荡行业什么样的一些需求的发展，大家需要开始用到灵巧手了。为什么大家现在开始看灵巧手灵巧操作这部分呢？首先一个很重要的就是以沙派为例，它是22个自由度。那我们往往在处理像一个普通的人形的机器人，如果不加手的话，那他可能全身的自由度，整体在10到30个之间吧，以语数为例，以兽机腕。23个自由度，也就是说手的自由度其实已经接近一个完整的机器人的自由度了。所以从这个训练的难度上来讲，他们可能是在一个层级上，甚至会更难一些。语数它不同的版本，可能对应的自由度也不太一样。是假如我们要考虑一个全手的自由度的话，假如带上双手的操作，它的自由度是比较大的那它在我们仿真里，像去做一些reinforment learning这种强化学习的任务。那它。的整体自由度上去的话，那他探索空间会非常大。如果是做一些偏自动化属性的这样的动作的话，那可能假爪是够用的。有点像就是把货取下来，然后放到一个柜台上。那这样相对简洁的，有点像刚才讲的基础动作的话，可能假爪是够用的。但，一旦需要这个机器人，他真的承担好那个岗位的一个角色，就是他真的能够处理好那个场景的话，其实还是需要手。有这种通用性的，就比方你假想他一不小心碰到了一个东西，这个场景就可能是假爪不能撼豆的，他可能就要换一个手势去调整一下那个瓶子的方位，再把它重新摆放起来。就你真的要完成好一个场景的职责的话，其实盘一下那个场景要做的一系列的事情，他基本上都会有一些会超出假爪的这个范畴。假爪还有一个反直觉的事情，就是因为假爪它自由度比较少嘛，他实际上完成某些特定动作。比如说拿起一个杯子，他可能。只有某一两个姿势是可以拿起来的，就导致他在训练过程中呢，他其实反而更难找到那个对的拿取方式。因为之前我们在之前的节目里也聊过类似的话题啊，也就是说，如果说你为了省事儿，我们搞一个自由度少一点的假爪，可能你在整个模型训练走到中后期，你会发现你还得从头来过。因为很多场景它不适配。或者是有一些看似简单的场景呢，对于一个假爪来讲，难度又很高，他会经常失败。这个时候可能你就会想说，那我是不是在从最开始就应该把这个自由。😊度尽可能接近一个人手。是的，为人设计的各种环境，各种工具，不一定所有都是假爪嗯搞定。就比方你想拿一个吸尘器去启动起来，对吧？你首先要有东西去握持住那个手柄，然后你还要另外的手指去扣动那个扳机，，包括电动工具，很多也是这样的。再比方说你想拿刀去切一个东西，那假爪夹住那个刀，你会发现这个是一个两点受力，那个刀是不稳定的它其实要求更高。对你要握持，甚至拿一个手指，你要用力的时候，要拿一个手指抵住他的刀背。就其实真的当落地的时候自由度少，他会遇到遇到遇到种种的问题。他呆萌一个单一环节是OK的对我这是偏个题啊，就是有一些营销首先是四指，对不对？就人类这个小指到底有啥用啊？你们在设计的过程中有没有考虑把它放弃啊？嗯，我们进行过这方面的一些探讨。但。聊最后这个还是会有一点偏哲学问题，就是说他没有办法科学论证。一方面它是有一些进化的历史。进化它一旦演化出来，比如什么无指四，它会有一些壁垒。另一个我可能个人的理解，它是跟力学效应有一定的关系的，就是有点像维持一个三维物体的稳定。就是从力闭合形式闭合的角度，是一个力学上面的一些概念，它至少要有四个点的接触，你才能维持一个物体。他在空间中这个6个自由度的这个稳定，你至少要有四指接触，那再多一个手指嘛，就是总归有一点冗于，或者说有一点共能安全的考虑。啊，不是这是谁提出来说小拇指不需要啊，这是哪里来的这个理论，有很多动画片里啊，很多机器人就是四指，就卡通人物。对呀，有一些灵巧手确实也是四指，有一些是三指，因为能省则省嘛，对肯定是这个想法，但反正我自己体会啊，就是如果你要盘核桃。还是得五指，因为你需要有两个指头来支撑住其中的一个核桃，所以五指可能还是有它的道理的，都做到四个手指了。就是说不差那另外一个对，做成跟人一样的。不管这个和谐性啊或者这种功能性上，因为都会有一些优势。我们在讨论灵巧操作这个事情的时候，他其实也不一定非要和硬件本身去绑定的，不一定我们特指的就是一个全自由度的。😊林巧手，只不过确实它会带来很多的好处。在一些工厂的场景，他可能确实不需要特别多自由度的一个末端执行器。但不意味着他不需要一个大脑工厂自动化的场景，可能其实是不需要用零巧手这么高质量的东西。但是今天我们看到m的工厂在推进要用零巧手去做制造。甚至我们看到他可能已经跳票了半年以上...（已截断）