文章批评 Axis Robotics 融资1200万美元、雇人用鼠标在浏览器遥操作仿真机械臂采集五万条数据集的做法。作者指出利用已发表的演示增强技术（350-400倍扩增率），同样数据仅需约130条真实演示即可生成，每条数据成本高达240美元，且存在物理与动作统计的双重分布位移。文章提出'验证比生产更便宜'的信息市场定律，批评按条计酬会催生'劣质数据驱逐优质数据'的格雷欣法则，并介绍Stonk Robotics基于方案（程序化策略）而非轨迹的替代设计，主张购买判断、评测等无法被制造的东西。
本文详细介绍了如何从零完成 Microduck 双足机器人的强化学习训练与仿真全流程。文章使用 MuJoCo 物理引擎配合 Warp 在 RTX 4090 上并行运行 4096 个虚拟环境，通过 PPO 算法训练行走策略，并讲解了 61 维观测、奖励设计、域随机化、BAM 执行器仿真等核心概念。训练完成后将策略导出为 ONNX 文件，在 Mac mini 上进行 CPU 交互仿真验证，最终部署到实机。作者完整跑通了从环境配置、训练观察、checkpoint 选择到场景测试的工程流程，涵盖技术选型、软硬件要求和常见问题。
本文记录了 AGI House 举办的一场关于前沿 AI 研究的晚宴讨论。参与嘉宾包括来自 OpenAI、Google DeepMind、Meta 及斯坦福等机构的顶尖研究人员与投资人。讨论重点从单纯的模型规模扩展转向系统化智能，核心观点包括：机器人仿真即将迎来类似 LLM 的突破时刻、智能将从目前的串行处理转向并行处理、AI 代理（尤其是编程 Agent）可能是通向 AGI 的路径，以及评估体系的滞后正成为新的瓶颈。
