-15500yrs old, negative DUNE ERA
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Mad Max retweeted
A 40-year-old patent has finally been brought to life.
That's the Y-zipper.
A 3D-printed three-sided fastener that transitions any object from flexible to rigid and back again.
The robotics application is the one that caught my attention.
A quadruped robot that adjusts its leg stiffness depending on terrain, switching between rigid and flexible in real time without additional motors or complex mechanical systems.
But this goes way beyond robotics. A wrist cast that loosens during the day and stiffens at night. A tent that pops into shape in 90 seconds instead of six minutes.
The idea sat in a patent filing for four decades. It took 3D printing to finally make it real.
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🤣. Human using tools to do prediction.
Human has intuition, not prediction.
Rules: do opposite what lecun say🫠
Big Brain AI
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Mad Max retweeted
We (@astorinvest) raised a $5M seed led by Monashees, with participation from Goodwater, Gilgamesh Ventures, and other incredible investors.
In less than two months after launch, thousands of users have connected over $200M in assets to our platform. We're just getting started.
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Mad Max retweeted
4k followers! let's build in public!
every post you share now is preparing you for the next. 🔥
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You can add us at @GradientRobot to the list.
We’re a machine tool builder but directly addressing the skilled welder shortage.
We’re build pre engineered welding cells including the industrial robot itself (no off the shelf kuka or fanuc) with our own controller and CAM software for welding. In addition we’re wiring the shit put them with cameras and sensors to do realtime inspection and quality assessment of the welds. We will also sell you just the industrial robot for alternative uses too.
Of course with all the sensor and data and measurements we’re closing the control loop with modern ai to automate a number of tasks to the required level of reliability needed in production.
At the end of the day our product is speed and reliability and we aim to make welding behave much more like modern cnc where a single operator can run multiple machines at once, moving it from an art to science.
One other thing, don’t believe the cobot marketing spin. Most aren’t suitable for real production work and often sit idle in shops after the initial purchase. They aren’t large or fast enough to make economic sense and are not any easier to program than a purpose built industrial robot. Honestly programming a Panasonic to run a welding job is easier than a UR and it’s much much faster.
On the smaller volume end as you get towards n of 1 , without closed loop control, robotic welding doesn’t make much sense given the time to setup a job. In these cases a human welder is still superior for cycle time.
Here’s a statistic for you too. Welders make up about 2% of the skilled workers in the country but they account for over 30% of the total skilled worker shortage across all trades.
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Mad Max retweeted
If I could fund a single company that doesn’t exist right now it would be…
Machine Maintenance as a Service
$222B/year in the US is spent on machine maintenance or repair.
Features would include:
- quarterly PMs on machines
- full service history with access to service history of other exact machines
- predictive from sensors or cameras
- instant buy spare parts from online store
- operator training module
- access to AI chat bot (ik cringe) that knows your machine inside out
This would be an incredible bet as robotics scale and maintenance is inevitable.
I’d hire the oldest guys with the most amount of tribal knowledge.
Every single repair or process would be documented with data points and feed into our system correlated to a specific machine.
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I'm going to Built with Opus 4.7: a Claude Code hackathon RLS3E Engine
cerebralvalley.ai/e/built-wi…
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THE ANTHROPIC ENGINEER WHO WROTE "BUILDING EFFECTIVE AGENTS" EXPLAINS IT ALL IN UNDER 15 MINUTES.
More useful than months of figuring it out yourself.
Worth watching & bookmarking for the weekend.
Avid
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ANTHROPIC PAYS ENGINEERS $750K PLUS TO UNDERSTAND LLMS AND STANFORD JUST TAUGHT MOST OF IT FOR FREE IN 2 HOURS
Evan Luthra
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People oddly assumed that I didn’t understand LiDAR, even though I oversaw the custom LiDAR development that Dragon uses to dock with the Space Station
Aujourd'hui grosse discussion avec mes ingés (chez Argil) sur pourquoi Elon a viré le LIDAR de ses voitures autonomes. Choix radical, moqué pendant des années, et comme d'hab il avait raison depuis le début.
Le LIDAR c'est un laser qui balaye l'environnement et crache un nuage de points 3D. Sur le papier tu obtiens la géométrie exacte du monde. Dans la vraie vie c'est une verrue technologique collée sur le toit parce qu'on sait pas faire mieux avec la vision seule.
Problème numéro un : ça rajoute une modalité dans le training du modèle. Ton réseau doit apprendre à fusionner vision + lidar + radar + ultrasons. Chaque capteur en plus c'est une source de désaccord à arbitrer, pas une source d'info supplémentaire. Sensor fusion artisanale = dette technique permanente.
Problème numéro deux, la bitter lesson de Rich Sutton : scaler le compute sur une seule modalité bat systématiquement les architectures bricolées à la main. Tesla a dropé le radar, puis les ultrasons, est passé full end-to-end vision. Leur courbe sur les edge cases s'est accélérée APRÈS, pas avant. Waymo fait l'inverse et reste stuck en ops géofencée.
Problème numéro trois, le plus fondamental : le LIDAR voit la géométrie, pas la sémantique. Il sait qu'il y a un truc, pas ce que c'est ni ce que ça va faire. Les derniers 9 de fiabilité sont des problèmes de cognition, pas de perception brute. Un capteur de plus résout rien, il ajoute du bruit.
Sébastien Loeb balance une 208 T16 à 180 dans un chemin boueux corse sous la pluie avec zéro LIDAR. Deux yeux, un cerveau. L'évolution a donné des yeux aux prédateurs pendant 500 millions d'années, pas des lasers. Il y a une raison.
Le LIDAR c'est l'équivalent du marxisme appliqué à l'économie. Une solution planifiée, centralisée, qui prétend modéliser explicitement ce qui doit émerger d'un système distribué et adaptatif. Tu remplaces l'intelligence par de la mesure, la compréhension par de la donnée, l'émergence par le contrôle. Ça rassure les ingénieurs qui veulent tout spécifier en amont, exactement comme la planif rassurait les économistes soviétiques. Et ça échoue pour les mêmes raisons : la réalité est trop riche pour être capturée par un capteur, comme elle est trop riche pour être capturée par un plan quinquennal.
La vraie intelligence, celle de Hayek comme celle de Tesla, c'est de faire confiance à un système qui apprend de l'expérience plutôt que de tout pré-encoder. L'élégance d'une solution c'est son rapport signal sur complexité. Le LIDAR explose le dénominateur.
Défendre le LIDAR en 2026 c'est préférer empiler des hacks plutôt que résoudre le vrai problème. C'est de la feignasserie intellectuelle maquillée en rigueur d'ingénieur. Les mêmes gens qui défendaient les systèmes experts en 2012 contre le deep learning. Ils finiront pareil.
Never bet against end-to-end. Never bet against la simplicité. Never bet against Elon.
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Introducing Claude Design by Anthropic Labs: make prototypes, slides, and one-pagers by talking to Claude.
Powered by Claude Opus 4.7, our most capable vision model. Available in research preview on the Pro, Max, Team, and Enterprise plans, rolling out throughout the day.
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