Robot-Use Agents: Why General-Purpose Models May Win in Robotics

칸찬 사르카르_틱톡_틱톡의 초거대 AI운영

What Big Tech Missed And How Startups Can Still Win

Alexandre Lebrun이 Amab에서 세계 모델(World Model)로 AGI를 추구하며, LLM의 한계를 지적하고 스타트업의 과감한 리스크 테이킹을 강조한다.

Going In Deep On Data | YC Paper Club

데이터가 AI의 핵심 병목이며, 전문가 지식을 소프트웨어·RL 환경으로 확장하는 것이 미래 경쟁력이라는 YC 데이터 클럽 강연 요약

Chelsea Finn: This is the State of the Art in Robotics

로봇이 실세계에서 장시간 자율적으로 복잡한 작업을 수행할 수 있는 일반 목적 물리 AI 모델 개발 현황과 기술적 접근을 설명한다.

How Robots Learn: Much Slower Than Humans At First, Then Infinitely Scalable

로봇은 초기 학습이 느리지만 한 번 배운 것을 즉시 모든 로봇에 공유할 수 있어 장기적으로 인간을 압도할 수 있다.

[Video Response] What Cloudflare's code mode misses about MCP and tool calling

Cloudflare의 code mode가 MCP tool calling보다 LLM의 사전 학습된 코드 능력을 활용해 효율적이지만, 실제 세계의 비결정적·복잡한 도구 체인에서는 중간 결과 확인이 필수하다는 반론을 제시한다.