Pinned Tweet
안녕하세요👋
음식 사진을 캐릭터 배 속에 차곡차곡 쌓는 음식 일기 앱, ‘What's in my 배?’를 출시했어요.
앞으로 이곳에 여러 앱을 만들고 고치는 과정을 조금씩 남겨보려고 합니다.
써보시고 편하게 의견 들려주세요 :)
apps.apple.com/app/apple-sto…
ALT home screen - piled food images
거울 앞에서 버튼을 누르면 오늘 입은 옷을 보고 코디를 제안합니다.
Arduino의 스마트 거울은 Qwen으로 옷과 색을 읽고, 화면과 음성으로 조언합니다. 공개 구성에서는 이미지 분석과 음성 출력을 보드 안에서 처리해요.
출근 전에 거울이 “포인트 액세서리 하나 어때요?”라고 참견하는 셈입니다.
아직 옷장 속 다른 옷까지 기억해서 조합하는 기능은 확인되지 않았지만, 로컬 모델을 일상 물건에 붙이는 발상은 재밌네요.
youtube.com/watch?v=zEpgbA10…
아이폰 11을 게임 npc로 쓰네요.
개발자 lalopenguin의 MOIncraft는 마인크래프트풍 게임의 캐릭터 답변을 휴대폰 안의 작은 로컬 모델로 만듭니다. 폰을 게임용 AI 서버처럼 쓰는 발상이에요.
공식 마인크래프트 모드가 아니라 별도로 만든 초기 게임입니다. 공개된 추론 앱은 폰을 잠그거나 앱을 닫으면 멈추지만, 놀고 있던 기기에 이런 역할을 주는 건 꽤 재밌습니다.
xitter.cf/lalopenguin/status/211…
AI가 내 음악에서 다음 곡을 고르고, 곡 사이 멘트까지 합니다.
SUB/WAVE는 로컬 LLM과 음성 모델로 운영할 수 있는 라디오 프로젝트입니다. 신청곡을 받고 시간대별로 DJ 캐릭터도 교대해요.
내 플레이리스트가 심야 라디오가 되는 발상이라 재밌습니다. Ollama와 로컬 음성 엔진을 연결할 수 있지만, 공개 데모가 전부 로컬로 돌아가는지는 확인되지 않았습니다.
xitter.cf/pinku1/status/21118242…
Five months ago I started building a radio station for my own music library.
Today it has an AI DJ that picks songs and talks between them, takes requests, runs fully local, and has iOS, Android and desktop apps. Strangers are running their own stations on it.
Solo, open source, MIT.
Made an intro video. Would love honest feedback from people who’ve shipped things: does it make sense in the first 10 seconds?
카스 ‘더스트2’ 맵을 로컬 AI로 다시 칠합니다.
제작자가 공개한 도구는 Qwen Image 2.1로 만든 이미지를 3D 표면에 투영하고, 어색한 부분은 인페인팅으로 고칩니다. 익숙한 맵의 분위기를 바꾸는 실험이에요.
로컬 AI를 채팅창 밖으로 꺼내 쓰는 이런 활용이 재밌습니다. 다만 영상은 완성 결과 시연이고, 도구는 아직 공개를 검토하는 단계입니다.
xitter.cf/alexfredo87/status/211…
I think I’m going to release the projection texture software for free. I don’t really feel up to handling customer support for a paid version.
The video below shows a test of the projection texturing system on de_dust2. The software can texture outdoor environments too, but so far I’ve been getting better results with interiors.
GPU 없이 한국어 스캔 문서를 읽는 로컬 OCR입니다.
10월 19일 공개된 Indra OCR 1.1은 한국어를 포함한 80개 이상 언어의 스캔 인식을 지원합니다. CPU에서 실행하고, PDF·이미지를 텍스트나 Markdown으로 바꿀 수 있어요.
문서를 외부 AI 서버에 올리지 않고 처리하려는 용도에 살펴볼 만합니다. 다만 필기·흐릿한 스캔·복잡한 표는 약점이라 결과 검수가 필요합니다.
예시: github.com/datalab-to/indra/…
쌓인 GitHub 이슈 1,000건을 0.6B 로컬 모델로 분류합니다.
FluidUse의 Decision 2.0 Kai 시연은 이슈 유형·담당팀·우선순위 등 다섯 항목을 판단합니다. 데이터를 받아온 뒤 분류는 Mac 안에서 처리해요. 실제 GitHub 라벨을 바꾸는 대신 별도 화면에 결과를 보여줍니다.
다만 본문은 앞 700자까지만 읽고, 이슈 분류의 정답률은 공개되지 않았습니다. 사람이 검토할 초벌 분류를 만드는 용도부터 시험해볼 만합니다.
모델은 Apache 2.0으로 공개됐고, 이 Core ML 구현은 Apple silicon과 macOS 15 이상을 요구합니다. 최초 모델 다운로드와 GitHub 데이터 조회에는 인터넷이 필요해요.
xitter.cf/Alex_tra_memory/status…
Decision 2.0 is now in FluidUse 🍎 Kai 0.6B + Eos 0.8B in native Swift, on-device on an M5 Pro.
Demo: 1,000 GitHub issues labeled live, 5 decisions per issue in one call (type, owner team, priority, flags). ~15 issues/sec.
🛠 github.com/FluidInference/Fl…
🤗 Kai: huggingface.co/FluidInferenc…
🤗 Eos: huggingface.co/FluidInferenc…
AI에게 앱 조작을 맡기기 전에, 가상 앱에서 연습시키는 연구입니다.
MAI-Gym은 중국 철도 앱 12306을 복제해 학습한 뒤 실제 휴대폰에서 52개 과제를 평가했습니다. 성공률은 28.8%에서 48.1%로 올랐지만, 복제 앱에서의 73.1%에는 못 미쳤어요.
9B 모델 가중치는 공개됐습니다. 다만 별도 모델 서버와 화면·동작 연결 환경이 필요하고, 전체 학습·평가 도구는 아직 공개 예정입니다. 휴대폰 안에서 바로 돌아가는 모델로 확인된 건 아니에요.
앱 조작을 자동화할 가능성은 보이지만, 실제 환경에서는 실패를 감지하고 사람에게 넘기는 과정도 중요해 보입니다.
xitter.cf/oliverlee1999/status/2…
30초 단편 ‘The Last Shift’. 제작자 기록에 따르면 이미지와 영상 생성을 Mac 두 대에서 처리했습니다.
Qwen Image 2.1로 장면 이미지를 만들고 LTX-2.5로 움직임을 붙였습니다. 영상 11개 중 9컷을 골랐고, 로봇의 눈이 너무 일찍 꺼지거나 고개가 과하게 움직인 장면은 다시 만들었어요. 자막·음악·컷 편집도 별도로 했습니다.
로컬 모델을 장면별 제작과 수정에 활용하는 과정이 잘 드러납니다. ‘30초’는 생성 시간이 아니라 완성된 영상 길이입니다.
xitter.cf/rapidmlx/status/210966…
A robot has 1% power left. A seedling is freezing beside it.
"The Last Shift" is a 30-second sci-fi short made entirely on two Macs. No cloud.
🖼 Keyframes: Qwen Image 2.1
🎬 Motion: LTX-2.5
🔧 Pipeline: ComfyUI
⚡ Both served locally by Rapid-MLX
How we made it 👇
rapidmlx.com/blog/ai-short-f…
xitter.cf/liquidai/status/211005…
로컬 모델에 ‘최신 자료를 조사해서 정리해줘’를 맡기는 사례입니다.
Liquid의 LFM2.5-24B-A2B 공식 영상에서는 M5 Max 맥북에서 실행한 모델을 Hermes에 연결해 Hugging Face 인기 모델을 조사하고 후속 질문에 답합니다. 가중치가 공개돼 GGUF·MLX로 실행할 수 있어요.
다만 로컬인 건 모델 추론입니다. 웹 조회와 Telegram 연동까지 오프라인인 건 아니에요. 로컬 AI도 연결한 도구가 어떤 데이터를 외부로 보내는지 함께 봐야 합니다.
상업 이용 조건도 있습니다. 연 매출 1,000만 달러 이상이면 별도 라이선스가 필요해요. 공개 가중치라고 사용 조건까지 모두 같은 건 아닙니다.
평지에서는 바퀴로 달리고, 계단에서는 다리를 움직입니다.
xTerra의 DHAV-Hy는 바퀴와 다리를 함께 쓰는 사족 로봇입니다. 공식 영상에는 흙길과 경사, 계단을 이동하는 모습이 담겨 있어요. 긴 이동 구간과 단차가 섞인 시설 점검을 겨냥한 설계입니다.
다만 여러 주행 장면을 편집한 시연이며, 장면별 원격 조작 여부는 확인되지 않습니다. 제품은 원격 조작도 지원하므로 영상만 보고 완전 자율 주행이라고 판단하기는 어려워요.
현재 사전 판매 단계이고 공개 사양도 예비 수치입니다. 실제 현장에서의 반복 운용 성능은 별도로 확인해야 합니다.
xitter.cf/xTerraRobotics/status/…
Introducing DHAV-Hy, our lightweight wheeled-legged quadruped platform.
Built for speed, agility and terrain access across open ground, rough terrain, slopes and stairs.
Built for security, surveillance and inspection.
#DHAVHy #xTerraRobotics #FieldRobotics #MadeInIndia
손가락을 구부리면 AR 속 손 모형도 따라 구부러집니다.
TAKTO ONE은 엄지를 제외한 네 손가락의 움직임을 12개 관절 센서로 읽는 공개 외골격입니다. 설계·회로·코드도 공개했어요.
카메라로 손을 보는 대신 장치에서 움직임을 읽기 때문에, 손이 가려지는 작업의 동작 기록에도 활용할 여지가 있습니다.
영상은 사람이 실제 장치를 착용하고 움직이는 시연입니다. 자율 로봇 작업은 아니며, 엄지 구조와 힘·지연 성능 검증도 아직 남아 있는 연구용 시제품이에요.
github.com/molanocortes/takt…
회의 녹음에서 ‘누가 말했는지’ 구분하는 작업도 기기 안에서 처리합니다.
Superwhisper Meetings는 오프라인 모델을 선택하면 전사와 화자 구분을 로컬에서 처리한다고 안내해요. 녹음과 기록도 기기에 저장합니다.
회의 내용의 외부 전송을 줄이려는 업무에서 살펴볼 만한 방식입니다. 다만 이 설명은 전사·화자 구분에 해당하며, 다른 AI 기능까지 모두 오프라인이라는 뜻은 아닙니다.
현재 회의 기능은 Mac 전용입니다. 공식 영상은 편집된 제품 시연이라 한국어 정확도까지 판단하기는 어려워요.
xitter.cf/superwhisper/status/21…
합체할 때 쓰던 줄로, 흩어진 물건을 한꺼번에 모읍니다.
도쿄대 TwinX는 두 로봇이 와이어로 연결된 구조예요. 붙으면 네 다리나 두 팔을 가진 몸이 되고, 떨어지면 와이어로 물건을 둘러 모읍니다.
도킹은 자동이지만, 분리 후 협동 작업은 사람이 원격 조작한 시연입니다. 수거 장면에는 8배속 편집도 있어요.
같은 장비로 이동과 수거 방식을 바꿀 수 있다는 점이 흥미롭습니다. 다만 실제 청소 현장에서 얼마나 안정적으로 반복할 수 있을지는 추가 검증이 필요합니다.
xitter.cf/shin0805__/status/2109…
🚀 Our new paper “Inter-Body Wire for Reconfigurable Robots: Bridging Integrated Morphological Reconfiguration and Distributed Wire-Mediated Cooperation” is out in Advanced Intelligent Systems!
🌐 Website - shin0805.github.io/twinx-bri…
📄 Paper - doi.org/10.1002/aisy.70559
로봇이 에어프라이어를 열고 바나나를 넣은 뒤 닫습니다.
RAX는 카메라로 물체의 형태를 파악하고, 시도한 결과를 보며 조작 코드를 고치는 연구예요. 익힌 절차는 다시 실행할 수 있는 코드로 남깁니다.
영상은 실제 로봇 실험을 배속 편집한 것입니다. 연습 중 카메라와 충돌한 적도 있고, 물건을 재배치하는 데는 사람이 도움을 줬어요.
새 가전마다 사람이 조작 시범을 모으는 부담을 줄일 가능성은 보입니다. 다만 여러 가정에서 안전하게 작동한다고 검증된 제품은 아닙니다.
연구자 발표: xitter.cf/du_yilun/status/211114…
실험 영상: robot-agent-exploration.com/…
Robotics has spent years scaling demonstration data and model size. What happens when we scale EXPLORATION for robot agents?
We're incredibly excited to share RAX, an agentic robotics system that learns by scaling online exploration.
A coding agent connects directly to the robot’s perception and control APIs, learns from feedback, and builds programs that perceive, plan, and act. The model stays frozen. As exploration scales, the agent improves its programs and builds up reusable skills.
The results:
• ZERO teleoperation or action demonstrations on real robots—from insertion with 0.1 mm clearance and air-fryer manipulation to deformable objects and long-horizon mobile whole-body control.
• +37 percentage points on average over leading learned policies across five simulation benchmarks: RoboDojo, BEHAVIOR-1K, HumanoidArena, DexJoCo’s bimanual tasks, and LIBERO-Pro.
• One framework spanning single-arm, bimanual, dexterous, humanoid, and mobile robots, with new embodiments connected through APIs.
The craziest part: on each real-world embodiment, going from scratch to mastering the tasks took roughly two hours. No teleop. No model finetuning.
We’re open-sourcing the full framework AND every experiment session. We can’t wait to see what people build with it!
Project + sessions: robot-agent-exploration.com/
Paper: assets.robot-agent-explorati…
GitHub: N
Project fully led by @RunhanH and @xczhangxx who are absolutely awesome.
How it works, experiments, and robot videos below 🧵
(1/N)
github.com/OpenBMB/MiniCPM-V…
사진 속 주차 표지판을 읽고 시간 조건에 답하는 휴대전화 데모입니다.
10월 12일 공개된 MiniCPM-V 4.7은 이미지·문서·영상을 이해하는 공개 모델이에요. 가중치를 저장장치에 두고 계산에 필요한 부분을 미리 불러오는 방식으로 실행 메모리 부담을 줄입니다.
개발팀은 아이폰 17 프로 맥스에서 메모리 3GB로 실행했다고 보고했어요. 모델 저장 공간은 별도로 필요하며, 같은 속도가 모든 기기에서 나오는 것은 아닙니다.
사진을 외부 서버로 보내지 않고 질문하는 앱을 만들 때 살펴볼 만하네요. 데모는 개발팀의 화면 녹화 자료로, 직접 재현한 결과는 아닙니다.
xitter.cf/DeepRobotics_CN/status…
비 오는 횡단보도에서 교통 안내를 시험하는 DR02입니다.
DEEP Robotics는 자율 이동과 장애물 회피, 음성·손짓 안내를 실제 도시 환경에서 시험 중이라고 밝혔어요. 제조사가 제시한 방수·방진 사양은 전신 IP66입니다.
야외에서 일할 로봇은 주변을 이해하는 능력과 함께 비와 먼지를 견디는 몸도 필요하겠네요.
다만 영상은 여러 장면을 편집한 시연입니다. 원격 개입 여부와 장시간 운영 안정성은 확인되지 않았고, IP66도 제조사 공개 사양을 기준으로 한 설명입니다.
공식 제품 자료: deeprobotics.cn/en/index/dr0…
🚦🤖 Meet the “New Traffic Officer.”
DEEP Robotics’ humanoid robot DR02 is taking to the streets for real-world testing across multiple urban scenarios.
From autonomous navigation and dynamic obstacle avoidance to identifying traffic violations, providing voice and gesture alerts, and interacting with pedestrians in multiple languages, the robot is being tested for its potential to support smarter urban mobility.
#DEEPRobotics #HumanoidRobot #EmbodiedAI #SmartCity #UrbanMobility #Robotics
원영상: youtube.com/watch?v=zk7g7B_z…
공기를 빼면 줄어드는 인공근육으로 걷는 로봇입니다.
성균관대 연구팀은 단단한 막대와 탄성 부재를 조합한 ‘텐세그리티’ 구조로 인공근육의 힘을 다리 움직임에 전달했어요. 앞뒤 보행과 경사로 이동, 최대 10kg 하중 실험을 보고했습니다.
짐을 나르는 로봇에서는 힘을 만드는 장치뿐 아니라 그 힘을 전달하는 뼈대도 중요하다는 사례네요.
다만 2024년 연구의 실험용 장치입니다. 영상에는 외부 튜브가 연결돼 있고, 하중 실험 장면은 3배속이에요. 독립적으로 돌아다니는 완성형 로봇으로 보면 안 됩니다.
논문: ieeexplore.ieee.org/document…
xitter.cf/fooming86/status/21117…
런던 횡단보도를 건너는 빨간 배달 로봇, Coco입니다.
Coco와 Deliveroo는 10월부터 카나리워프에 배달 로봇을 도입한다고 발표했어요. 보행 속도로 가까운 거리의 주문을 운반하고, 도착 알림을 받은 고객이 로봇을 열어 음식을 꺼내는 방식입니다.
Coco는 자율주행과 사람의 원격 감독을 함께 사용한다고 설명해요. 영상 속 장면에 원격 개입이 있었는지, 배송을 끝까지 완료했는지는 확인되지 않았습니다.
실제 서비스에서는 길을 잘 달리는 것뿐 아니라 고객에게 음식을 건네는 과정도 중요하겠네요.
공식 발표: cocodelivery.com/blog/coco-r…
xitter.cf/superalesha/status/211…
그래픽카드 소개 영상을 Blender·Three.js로 만든 사례입니다.
제작자는 DeepSeek V4.1 Flash 1017을 활용했다고 설명해요.
10월 17일 공개된 이 모델은 가중치와 로컬 추론용 참고 코드가 MIT 라이선스로 공개됐습니다. 제품 소개 영상이나 웹 3D 장면을 만드는 데 어떤 도움을 줄 수 있을지 살펴볼 만하네요.
다만 이 영상은 완성된 CG 결과물이고, 제작자는 DeepSeek 데이터센터를 이용했다고 밝혔어요.
로컬 실행 시연은 아니며, 중간에 얼마나 수정했는지도 확인되지 않았습니다.
공식 모델: huggingface.co/deepseek-ai/D…
