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3DGS 결과 — 원본 vs 렌더 (카메라 포즈 별) 좌=원본 프레임, 우=같은 포즈에서의 3DGS 렌더 카메라가 아직 안 와서, 나중을 위해 sim2real 준비중 뭉게뭉게한건 SuperSplat 으로 수정 예정

알리산 soarm 리더암/팔로우암 칼리브레이션 완료 텔레옵 동작 확인 완료 다음: 픽 앤 플레이스 ACT로 구현하기 (카메라 환경 세팅 필요)

Soarm 101 하나로 해볼 참신한 usecase가 있을까요? 알리 세일을 기다리느라 하나만 완성해서요! 텔레옵/사람 시연/RL 등 다양한 방식으로 어려운 task를 해결해보고 싶어서요! 좋은 아이디어 있으면 공유 부탁드립니다. 그리고 구매했던 키트에 리더암/팔로우암 전용 모터랑 모터 세팅 상황 함께 공유드립니다

25만원 알리익스프레스 soarm101 세트

기나긴 중국 상해 출장 끝! 신기한 바둑 로봇 발견 드디어 SoARM 만들어볼게요

회사에서는 영상을 빼올 수 없으니 답답해서 soarm101 구매 3d parts: ₩47,100 모터 킷: $152.13 (150 넘어서 관세 지불 필요) 총 1개당 약 25만원!

Origami 결과 공유: 왼쪽 날개 접기 청킹 처리의 중요성 (3배속)

Dexterity는 쉽지 않다. 한쪽만 접고 탈락 ACT, gr00t, rldx 등등 테스트 단순한 학습만으로는 deploy가 안되는 듯하다

로봇 없이 실물에서 잘 움직이는건 어려운 일이다. Sim 텔레옵은 느리고, Sim-real 때문에 sim에서는 안 돌아가고... 포스트 트레인이 중요한만큼 실물 로봇이 있어야만 하나

[SoARM 만들기] 지금까지 찾은 최저 가격의 3D parts: $34 역시 알리익스프레스가 촤저 가격인가보다. 모터까지 포함 다 하면 $250 관세는 5만원 플러스...

[SoARM 만들기] 으음 7만원이라...

챗지피티와 딥톡 후 soarm 구매 준비중! • Leader: AS5600 ×6 + ESP8266 + TCA9548A • Follower: STS3215 1:345 ×6 • Camera: USB RGB Camera ×2 • 기구물: 공개 STL로 직접 3D 출력/출력대행

SoARM은 3D 프린터로 직접 뽑아서 쓰시나요? 집에서도 회사처럼 세팅해두고 싶은데 완성품으로 구매하려니 비싸네요 ㅠㅠ

Suno 테스트 프롬프트에 따라 퀄리티가 달라지는지 체크중 일반 로컬 모델과 퀄리티 차이가 매우 큼 그림은 레퍼런스 주고 챗지피티로 만듬 무엇보다 재미있다!

[IROS 2026 origami 챌린지] Eval 데이터로 움직임만 sim에서 구동 실제와 비슷하게 움직이는 것 같은데,,, 실물에서도 잘 동작해줘 ㅠㅠ 국룰 모델들에 여러 기능들 넣어 학습/테스트 중 (GR00T, RLDX, pi0.5, ACT) 실물 sharpa가 필요하다

@donghyonc 메타 퀘스트 3S에서 구동했습니다. 업무에서도 도움이 많이 될 것 같습니다! 감사합니다 https://github.com/dongridong/Meta_for_teleoperation

연속적인 task 수행에 VLA에 언어 instruction은 어떤식으로 주시나요? 또 scene을 이해하는 언어 명령을 줄 때, 로봇 움직임에 있어서 정성적 차이가 컸을지 궁금합니다

풀소유 로봇 연구 텔레옵 기다려!

제가 참여한 ICRA 2026의 빨래접기 챌린지의 Simulation 1등이 코드를 공유했습니다! Pi 0.5 기반으로 RL, DAgger 등을 사용했다고 하네요 유튜브도, 기술 블로그도 있으니 VLA에 관심 있으신 분들에게 추천합니다

[강화학습] 학습된 것처럼 중력을 버티며 실물에서 잘 돌아갈 수 있을까?! grasp cache를 잘 만드는게 가장 중요한 것 같다

🌸Hermes agent 기여자되기🌸 만들었던 채널별 프로필 라우팅이 커밋될 것 같아요 금방 오피셜 hermes 코드에 디스코드의 각 채널 별 특정 agent를 지정 기능이 추가될 수 있을 것 같습니다

안정적으로 고정된 일을 위해서 Windows에서는 bat Ubuntu에서는 sh 를 통해 claude -p 를 불러 일을 자동화 하고 있어요. AI native 여러분은 어떻게 쓰고 있으신가요?

Hermes agent + hindsight 한달 열심히 쓴 개인적 후기 (260703 기준) [hermes agent] • 장점 1. Discord로 쉽게 접근 가능한거 good 2. 휴대폰으로 cron을 쉽게 설정/관리 할 수 있음 • 단점 1. 어려운 작업은 하네스 자체 성능이 클코에 비해 현저히 떨어짐 2. 기억력이 장점이지만, MEMORY.md가 다 차면 체감 상 장점이 없어짐 3. 연구/개발에 활용하면 안됨. 자꾸 까먹음. 작업 하다가도 놓침 (opencode가 훨씬 좋음) 4. 안정적이지 못함 - claude code 스킬도 아쉬움

학습을 위한 가상환경은 해줘 만으로는 아직 안되는 듯 적절한 해답을 내가 줘야함 비전 모델이 얼마나 발전할지, 로그를 충분히 찍는다고 완벽히 이해하고 가상환경까지 완벽하게 만들어 줄 수 있을지.... 인간의 직관이 아직까지 중요하긴 하다 만약 카메라 뷰를 이리 저리 바꾸며 비디오로 3차원 정보를 이해하면 가능할지도 모르겠다

오랜만에 codex 구독해서, 얼마전부터 뜨거웠던 Lazycodex 세팅하려고 하는데, 혹시 다른 플러그인에 비해 어떤 장점이 있나요? 저는 omo, omc 때도 제가 원하는 것 보다 많은 작업을 해서 일부러 사용하지 않았었어요. 목적이 다른 플러그인일까요?

드디어 구매가 가능한 가격의 로봇 핸드가 나온다 Gesture로, 지금 펀딩 받는 중 (11월 배송) 동영상 보니 손목에 관절이 있어서, 핸드 하나만으로도 연구 가능할듯 전체는 10 DoF로, 핸드로서 관절 부족 (링키지일듯) UMI 도 구매 가능한 듯 함 손 하나 당 $849 달러 Shipping 까지 하면 거의 150만원 될 듯

리얼월드 RLWRLD 시연 연상 - fine tuning이 얼마나 들어갔을지는 모르겠음 - 메모리 관점에서 모델 분석은 필요

Google Gemini 웹버전을 OpenAI 호환 API로 변환하는 솔루션이라는데 사용해보신분 있으실까요? 저는 비트코인 자동매매에 적용 테스트 하려고 합니다

모두가 기대하는 리얼월드 데모! 어서 가고싶다

Hermes agent를 디스코드에 물리며 쓰면서 채널 별 agent 분리가 안된다는 큰 단점이 있다 Default 하나로, 그것도 헤비 유저 처럼 사용하면 USER, SOUL 모두 금방 차서 바보가 되어버린다. 하지만 hermes는 오픈소스!! 나처럼 소스코드 직접 빌드하여 알맞게 수정할 수 있다 그래서 나는 디스코드 전용으로 프로필(agent) 분리 기능을 만들었다 PR도 보냈고, 리뷰도 긍정적이니 공유합니다

비트코인 자동화에서 llm을 쓴다고 하면 temperature를 매우 낮게 하는게 정석이려나? 매우 안정적으로 동작해야 하니까 이것도 테스트가 필요하다

아빠에게 github.io 웹페이지를 만들어드렸다. hermes 디스코드로 개인 봇도. 잘 쓰시면 좋겠다. 많은 도움이 될텐데.

새로운 하네스 테스트 필요 Openhuman -> openclaw, hermes보다 좋다고 주장하는데 과연? 이제 세션 간 기억 부분은 점점 해결이 되나보다.

오늘의 바이브코딩 : inpock 시스템 만들기! Inpock 사용하시는 분들이 있나요? 인스타 자동화에 쓰이는 돈이 아까워서 Inpock의 인스타 자동 dm 기능만 구현했습니다. 여기에 인폭-인스타-유튜브 등 모두 자동 크롤링 하며 관리하니 돈도 아끼고 편해지네요. 바이브 코딩이 많아진만큼 필요한 기능은 직접 만들어 쓰는게 좋은 것 같습니다. 전 디스코드+hermes로 만들었어요.

hermes agent에 pr 보내기 머지되기는 어렵겠지만 심심풀이로 재미있다 사람들이 내 pr에 댓글 남기고 기능 요청을 하는게 신기하기도 하고,,, “유명한 오픈소스 컨트리뷰터” 되기도 작은 프로젝트로 좋은 것 같다

Icra 2026 Lehome 챌린지 오프라인 세션 참여 턱걸이 ㅠㅠ 8등!!!

기록: 비트코인 투자를 위한 LLM 컨택스트 생성중 llm 모델: ollama에서 qwen3.5-14b | 항목 | 상태 | |------|------| | **GPU 점유율** | 98% | | **VRAM** | 7,839 / 16,380 MiB (47.8%) | | **시그널 생성** | 838 / 4,797건 (17.5%) | | **현재 시점** | 2023-08-11 | | **진행률** | ██████░░░░░░░░░░░░ 17.5% | | **예상 완료** | ~17:30 (약 1시간 40분 후) |

Hermes 기억 저장소 hindsight 후기 (3) glm으로 개발/hindsight를 한 계정으로 동시에 사용하다보니, 초당 제한에 자주 걸리는 문제 원래 깃허브에 있는 것 처럼 - groq 무료 api로 설정 - (+) 한국어를 친화적인 qwen3-32b 모델로 물렸다 groq은 무료 토큰을 꽤 많이 줘서 recall/retain 모두 커버가 될 것 같다.

Hermes 기억 저장소 Hindsight 후기 (2) 저는 hindsight를 이렇게 세팅했습니다. Hermes: 노트북 (ram 8gb, gpu X) Hindsight: 서버컴 (ram 32gb, gpu 16gb) llm: glm-4.5-air 임베딩: BAAI/bge-small-en-v1.5 노트북 컴에 설치하니까 임베딩에서 리소스를 다 먹더라구요. 전 GPU 컴퓨터가 있으니 임베딩을 직접 하지만, 여러 임베딩 api를 잘 활용한다면 적은 리소스로도 운영 가능할 것 같아요!

hindsight 후기 (1) glm 연결해서 소스코드 기여자 되기

kimi subscription plan이 여러개인 것 같은데, 추천 받을 수 있을까요 고수, 선배님들의 경험이 필요합니다 ㅠㅠ

꿀팁: hermes 무료 기억 저장소 hindsight Hermes의 기억 저장소를 honcho -> hindsight로 바꾸는 중! 무료! 오픈소스니까 API도, 회원가입도 필요 없어요 저 처럼 소스코드 기반을 선호한다면 꼭 hermes한테 “hindsight-all"로 설치해줘 라고 라면 로컬에 설치돼요. 이걸 안 하면 cloud로 설치 돼서 회원가입이 필요합니다

Honcho를 설치하고 hermes에게 장점을 물어본 결과. 말대로라면 토큰 아끼는데는 큰 도움이 될 듯 하다. --- 좋은 질문이에요. 방금 위에 주입된 `<memory-context>` 블록이 Honcho가 이 세션 하나만으로 자동 학습한 결과입니다. 기존 메모리와의 차이를 비교하면: [Honcho] 저장 방식 | 자동 — 대화하면 백그라운드에서 추론 저장 내용 | 모순 감지, 패턴 발견, 가설 설정까지 검색 | 시맨틱(의미) 검색 사용자 분리 | Discord user_id 기준 자동 분리 컨텍스트 주입 | 상황에 맞는 핵심 정보만 토큰 절약 |

Hermes가 조사해준 GitHub에 AI 자동매매 오픈소스 1 | FinRL | ⭐3.1k · DRL 강화학습 기반 · 학술 근거 확실 2 | FinRL_DeepSeek | ⭐323 · DRL+LLM 융합 논문 구현 · 내가 선택한 방향 3 | TradingAgents | ⭐246 · 15개 에이전트가 기관 협업 시뮬레이션 4 | ai-trading-agent | ⭐205 · 생성 5일만에 205⭐ · TS+OpenRouter 5 | CloddsBot | ⭐193 · Claude 기반 · Binance+Polymarket 6 | alphaswarm | ⭐95 · "이런 전략으로 거래해줘" 자연어 입력 7 | AgentQuant | ⭐94 · 에이전트가 전략 자동 생성→백테스트 8 | priced-in | ⭐46 · GitHub Actions로 서버 없이 자율 트레이딩

open-design: Claude design을 대체하는 오픈소스 프로젝트! 71개 브랜드 등급 디자인 시스템과 19개 스킬을 내장하여 웹·데스크톱·모바일 프로토타입, 슬라이드, 이미지, 비디오 생성을 지원! Claude Code, Codex, Cursor, Gemini 등 다양한 AI 코딩 도구에서 실행 가능하며, 샌드박스 미리보기와 HTML/PDF/PPTX/MP4 내보내기 기능을 제공한다. 하루 만에 11,840 스타를 받은 가장 hype 받는 github

5월의 시작은 100%%%%

Hermes agent / claude code 활용 가능한 지식 저장 시스템 “Honcho”! Honcho: 추론하는 메모리 프레임워크. 사실 단순 저장/검색을 넘어 상태성(statefulness) 자체를 해결하려는 게 핵심 컨셉이에요 기존 메모리 시스템(Mem0, Letta 등)이 “사실을 저장하고 RAG로 꺼내오는” 구조라면, Honcho는 메시지가 들어올 때마다 자체 추론 모델 Neuromancer가 명시적 사실 너머의 결론, 패턴, 가설까지 학습 합니다. 토큰 절감과 컨텍스트 품질을 동시에 노리는 접근.

honco가 뭐지? Hermes 메모리 단점을 해결해준다는데

최근 hype 많이 받은 gpt-image-2 프롬프트 모음집 단순히 프롬프트를 모아둔게 아니라 361개 실제 사례를 리버스 엔지니어링해서 “Agent"가 쓸 수 있도록 구조화 프로토콜로 만들었다고. 거기에 14종의 산업 프롬프트도 있다고 하니, Agent에 물려서 쓰기 좋을 것 같다. 포함된 산업은 아래쪽에! 중국어로 되어 있으니 영문으로 변환해서 사용!

엣지 디바이스에서의 최적 주행 알고리즘은 뭘까? 나중에는 VLA가 가져간다고 해도, 당장은 저성능 로봇에서는 부족하다. 그렇다면? 1. A* 등 고전 주행 알고리즘으로 데이터 취득 2. BC로 주행 알고리즘 학습 (트랜스포머 쓰기!) 3. BC를 rl로 개선하기 직관적으로는 이거 같은데... 과연 잘 될 수 있을까? 아니면 내가 모르는 메인 스트림이 있을까?