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最近，我接触了一些关于搭建合法点播和直播服务涉及的技术和财务细节，这让我不禁好奇，那些非法的免费应用是如何运作的。 我玩过朋友的电视盒子，他们似乎安装了多个应用，可以提供全球电视直播（包括商业频道和付费频道，不仅仅是免费频道）。他们还有一些应用，可以访问看似庞大的点播视频库，流式传输各种电视剧和电影。而且，大多数内容似乎都有多个来源。 这些应用似乎可以免费安装、免费使用，而且我没有看到任何广告。他们是如何赚钱的呢？ 如果他们不赚钱，他们到底是如何负担得起托管这项服务的呢？ 我觉得制作和托管一个安卓应用相对容易，这个应用可以让你从一个流媒体/播放列表数据库中选择内容，但总得有人在某个地方托管这些媒体内容。仅直播一项，（我猜）就需要大量的调谐器或采集卡来获取内容，大量的处理能力来重新编码所有内容，一定程度的 CDN 或代理来支持大量的并发观看者，以及大量的带宽。点播视频虽然没有采集问题，但它需要大量的存储空间。 持续的成本一定非常高昂。即使是自托管，也会消耗大量的电力和带宽，毫无疑问，还需要持续的工程时间。 我非常天真，但我无法理解是什么动机或财务因素导致这些应用的存在。我和（Hacker News 上的）其他人肯定都曾犯过构建一些无聊的东西并让它们运行的错误，仅仅是为了好玩，但持续的成本让我觉得这肯定不仅仅是几个人“为了好玩”而做的事情。 有人能告诉我我遗漏了什么吗？

大家好，HN 的朋友们，我在这里与机器学习研究人员交流。 目前，机器学习领域存在一个极具挑战性但尚未被充分探索的问题——硬件工程。 到目前为止，所有因素似乎都对解决这个问题不利——预训练数据基本不存在（不像 NLP/计算机视觉那样丰富），该领域的研究存在根本性差距——例如，目前还没有办法将工程级别的物理信息编码到神经网络中（没有专门针对它的 VAE/Transformer），模拟工程解决方案直到最近才变得可行（2024 年出现了 GPU 运行的模拟器，其速度比之前的任何模拟器都快 100-1000 倍），而且最重要的是，这是一个需要大量领域知识的机器学习任务。 几个月前，我爱上了这个问题，并且相信现在是解决这个问题的时候了。数据稀缺问题可以通过强化学习（RL）来解决——最近在 RL 方面取得了一些进展，使其在较小的训练数据上也能保持稳定（参见 SimbaV2/BROnet），工程级别的模拟可以通过 PINOs（物理信息神经网络算子——类似于物理信息神经网络，但速度快 10-100 倍，且更精确）来实现，3D 检测/分割/生成模型也变得近乎完美。而这正是我们真正需要的。 我希望组建一个 4-10 人的团队来解决这个问题。 硬件工程如此重要的原因是，如果我们能够可靠地进行硬件工程，我们就可以扩大生产规模，从而降低成本，并改善人类的所有物质需求——更多的能源生产、实物商品、汽车、住房——所有需要大规模制造才能运作的领域。 再说一次，我正在寻找一个团队来解决这个问题： 1. 我本人是具身智能研究员，主要研究 RL，并有一些机械工程背景。 2. 一到两位计算机视觉专家， 3. 高性能计算工程师，负责 RL 环境等， 4. 任何希望做出贡献的 AI 研究人员。 这里也存在一个可以探索的市场机会，如果你愿意，也可以考虑进去。开发一个原型需要几个月到一年的时间。我做过调查研究，尽管这基本上还是一个空白领域，我们需要共同努力，将所有输入整合起来。我还创建了一个可用于训练的 RL 环境（目前是闭源的）。 让我们为一项技术奠定基础/创造一个产品，让数百万人受益！ 如果你想加入，请评论/给我发邮件到 maksymriabov2004@gmail.com。如果你至少在上述某个领域发表过论文，欢迎加入。

我正在开发一个网页健身游戏，通过运动来拯救宠物。 这里有一个在线演示（需要访问摄像头）：<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.funwithcomputervision.com&#x2F;chinup&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.funwithcomputervision.com&#x2F;chinup&#x2F;</a> 我已经添加了俯卧撑模式，你可以选择拯救猫咪还是狗狗 :) 技术栈：mediapipe 计算机视觉（身体姿势追踪模型）、threejs、tonejs 我正在积极开发这个游戏，欢迎提出反馈或建议添加其他运动！