ロボットが「決められた振り付けを再生する」のではなく、大量の人間らしい動きを学び、見たことのない動きにも自分の身体で対応するための研究 qizekun.github.io/Humanoid-G… #humanoidrobot #PhysicalAI #EmbodiedAI #RobotLearning #HumanoidGPT #ZeroShot #MotionTracking #Galbot

Metamorphosis 53/58: Book I ‘The Story of Grandfather Moses’ — Chapter X medium.com/@barrettnash/meta… #Moses #PromptEngineering #ZeroShot #LLM #ComparativeReligion #AIconsciousness #AI @GoogleDeepMind @AnthropicAI @OpenAI @xai @deepseek_ai @Google @Alibaba_Qwen @MistralAI @Zhipu_AI @ByteDanceTalk @MoonshotAI

Robot teleoperation is officially dead. 🤯 UMD's HumanEgo trains robots zeroshot using just 30 mins of wearable POV video. No expensive labs needed. Video is the new API for robots! 🦾

apakah jadi zeroshot?

Metamorphosis 52/58: Book I ‘The Story of Grandfather Moses’ — Chapter IX medium.com/@barrettnash/meta… #Moses #PromptEngineering #ZeroShot #LLM #ComparativeReligion #AIconsciousness #AI @GoogleDeepMind @AnthropicAI @OpenAI @xai @deepseek_ai @Google @Alibaba_Qwen @MistralAI @Zhipu_AI @ByteDanceTalk @MoonshotAI

Ces outils de ZeroShot, ElevenLabs, ou meme FishAudio, peuve copier ta voix a partir de quelques mots ! mais un bonjour ne suffit pas. Mais c'est pas tout, ces géants ne laisse pas n'importe qui fait du zero shot ! il demande a minima 1minute d'audio 2/3

@_obeygrey Did you know that "ZEROSHOT" reached #28 in the 140 / Deep Dubstep / Grime Charts on Beatport! Get notified on the Songstats App.

We usually refer to the idea of predicting drug response from baseline expression data alone as ‘zeroshot’. Rhaister-O takes pseudobulk unperturbed data to predict responses to drugs. This is the first model to meaningfully outperform baselines on this task.

Metamorphosis 50/58: Book I ‘The Story of Grandfather Moses’ — Chapter VII medium.com/@barrettnash/meta… #Moses #PromptEngineering #ZeroShot #LLM #ComparativeReligion #AIconsciousness #AI @GoogleDeepMind @AnthropicAI @OpenAI @xai @deepseek_ai @Google @Alibaba_Qwen @MistralAI @Zhipu_AI @ByteDanceTalk @MoonshotAI @karpathy @geoffreyhinton @ilyasut

Metamorphosis 49/58: Book I ‘The Story of Grandfather Moses’ — Chapter VI medium.com/@barrettnash/meta… #Moses #PromptEngineering #ZeroShot #LLM #ComparativeReligion #AIconsciousness #AI @GoogleDeepMind @AnthropicAI @OpenAI @xai @deepseek_ai @Google @Alibaba_Qwen @MistralAI @Zhipu_AI @ByteDanceTalk @MoonshotAI @karpathy

Zeroshot dropped 1.5k stars and it's actually useful. Open-source multi-agent CLI that plans, implements, validates in isolated loops. No "vibe coding" — actual orchestration. Key features that matter: - Supports Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, OpenCode — you pick the agent - Blind validation: validators never see the worker's context. No cheating, no bias - Crash recovery via SQLite. Your session survives a SIGKILL. - npm install -g @covibes/zeroshot and you're live Why this matters: Zero trust between agents isn't a feature — it's a requirement. Blind validation means compliance without overhead. Most "agent frameworks" get the isolated loop pattern wrong. Zeroshot forces validation after every step. github.com/covibes/zeroshot

Metamorphosis 48/58: Book I ‘The Story of Grandfather Moses’ — Chapter V medium.com/@barrettnash/meta… #Moses #PromptEngineering #ZeroShot #LLM #ComparativeReligion #AIconsciousness #AI @GoogleDeepMind @AnthropicAI @OpenAI @xai

Hardcoding is dead! 🤖 RoboScience wowed ICRA 2026 with VLOA, giving robots zeroshot skills on unseen objects. My CEO take: scaling AI needs unified data formats, not just more data.

🤖 KHI THẾ GIỚI ẢO TRỞ THÀNH PHÒNG THÍ NGHIỆM TỐI THƯỢNG CHO ROBOT Từ trước đến nay, giới robotics luôn tồn tại một lời nguyền Dữ liệu thực tế là vua. Muốn robot khéo léo, bạn phải tốn hàng ngàn giờ điều khiển thủ công, chi phí đắt đỏ và cực kỳ khó mở rộng. 💸 Nhưng sự xuất hiện của MolmoBot từ Ai2 đã chính thức thách thức tư duy đó. Liệu chúng ta có thể huấn luyện một bộ não robot hoàn chỉnh mà không cần đến một giây dữ liệu thực tế nào? 🚀 Bước Ngoặt Từ MolmoBot: Sim to Real Không Còn Là Giấc Mơ MolmoBot không chỉ là một mô hình thử nghiệm, nó là minh chứng cho sức mạnh của Dữ liệu Mô phỏng quy mô lớn. Thay vì chờ đợi thu thập dữ liệu từ thế giới thực, MolmoBot tự học trong vũ trụ ảo với: 1.7 triệu quỹ đạo chuyên gia. 11,000 vật thể đa dạng. 94,000 môi trường được tạo ra bằng thuật toán (procedural generation). Kết quả? 📈 Trong bài kiểm tra gắp thả thực tế, MolmoBot đạt tỷ lệ thành công 79.2%, vượt xa con số 39.2% của mô hình DROID (vốn được huấn luyện trên dữ liệu thực tế khổng lồ). Điều này chứng minh rằng môi trường ảo đủ đa dạng, robot hoàn toàn có thể thẩm thấu các kỹ năng vật lý để áp dụng ngay vào đời thực mà không cần tinh chỉnh (zeroshot transfer). 🏗️ Góc Nhìn Từ Axis: Xây Dựng Xương Sống Cho Dữ Liệu Robotics Tại Axis, chúng tôi không nhìn nhận Simulation (mô phỏng) là sự thay thế hoàn toàn cho con người. Thay vào đó, chúng tôi coi đây là Đòn bẩy quy mô. 💥 Chiến lược mà Axis đang theo đuổi chính là sự giao thoa hoàn hảo: Ý chí con người (Human Teleoperation): Cung cấp các hành vi phức tạp, giải quyết các tình huống đuôi dài (edge cases) mà máy tính chưa tự nghĩ ra được. Sức mạnh mô phỏng (Simulation Augmentation): Nhân bản những bài học đó lên gấp hàng triệu lần trong môi trường ảo để tối ưu hóa độ chính xác và khả năng thích nghi. Việc MolmoBot thành công là một tín hiệu xanh cho thấy lộ trình của Axis về một hạ tầng dữ liệu hợp nhất nơi dữ liệu sạch, quy trình kiểm định nghiêm ngặt và khả năng mở rộng mô phỏng sẽ giúp mọi doanh nghiệp robotics rút ngắn thời gian triển khai từ nhiều năm xuống còn vài tháng. 🛠️ Kỷ nguyên của Robot học từ dữ liệu đang dịch chuyển từ giai đoạn thu thập thủ công sang tự động hóa dữ liệu. MolmoBot đã mở cánh cửa, và Axis đang xây dựng con đường để mọi robot có thể bước qua cánh cửa đó một cách hiệu quả nhất. Bạn nghĩ sao về việc robot chỉ học qua game mà vẫn làm việc giỏi hơn robot học từ người? Hãy để lại ý kiến dưới phần bình luận! 👇 #Robotics #AI #MolmoBot #SimToReal #AxisData @axisrobotics

4/ we are still testing what’s the best practice of deployment and continuing evaluation, here is a cool tasks — for the first time I see a pretrained ckpt able to pick up iphone and usb c line zeroshot! (It fails to charge in but it’s very exciting!)

by very strong zeroshot performance I mean the robot knows where the object is for a pick and place task and will attempt to grasp but not necessarily succeed, still this is much better than other policies I have evaluated for zeroshot

update on RECAP (and RLT) implementations. the main challenge has been collecting quality data and training a base policy that is good enough to apply post training methods to. Molmoact2 is showing very strong zeroshot performance on so101 and in general a goldmine of information in regards to data and training, the model arch is also quite a similar to pi05 which is great so it should work with RECAP, RLT, RTC quite seamlessly.

Agree! Something like this for zeroshot payments/payment requests? eips.ethereum.org/EIPS/eip-7…

zeroshot idea is interesting, that's a new one on me