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Robots, and what I learn building them.

1. 05 NovDoes industrial deployment actually need robot learning?So I think the test is - where does the variation happen, that's the key
2. 15 OctPalantir 是怎么从 FDE 走到平台的？不是靠提炼共性，而是靠一组结构：定制只能落在同一套产品里，驻场成本被当作投资来算回报。
3. 14 Oct提升机器人操作吞吐量，只能靠强化学习吗？把吞吐量拆开，看强化学习作用在哪；再核对从部署经验中持续变好是否必须靠强化学习。
4. 09 Oct阅读 HIL-SERL 有感从 WRC 的一次对话到开始复现：人类纠正、强化学习，以及机器人如何学会更细致的操作。
5. 07 Oct关于具身，我的 hypothesis (Q4 2026)关于机器人规模化部署、现场学习、数据采集与教学体验的 12 条 hypothesis。
6. 04 Oct读 Dream Machines 工业场景微调 π0.5 有感机器人部署的配方还没有收敛；比起数据量，数据质量、场景差异与人工接管更值得关注。
7. 03 OctDyna - What 10 months of production taught us about the robotics “bubble”Fast is slow. 最快的方式其实就是那个看起来大家觉得最慢最累最不愿意做的事情 - honest engineering against real customer ROI & deployment
8. 28 Sep我对自动驾驶 vs 具身智能发展历史和进化方向的思考（未完成）我觉得自动驾驶对于我对具身智能行业的探索会有很多富有洞见的启发。
9. 27 SepElon Dreams and Bitter Lessons你有没有在做梦，在从终局一步步推导出来今天应该做什么？
10. 21 Feb我对 Physical AI deployment 的思考真正要产生效益是在 deployment 端，而 deployment 和 research 的差距有着天壤之别。