JKXer

极客希尔 JKXer | 机械科班→嵌入式工程师 | C/C++ | 边缘AI · 电机控制 · 机器人 | 野生投资研究员｜让AI跑在硬件上｜持续探索X中

[JKXer @XER_JK]

我是 JKXer，极客希尔。 机械设计制造及自动化科班出身，现在是嵌入式工程师，日常语言 C/C++。 这个号只讲一件事：怎么让机器既"会动"又"会想"。 机械 × 电子 × 边缘AI，一个实战派的公开记录。🧵

[JKXer @XER_JK]

@lucia000000001 应该需要吧，曝光就是收益了

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这也太酷了，直接节省一个夹具，都不用找人帮忙了

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属于是灵活胖子了

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@Jessica_Web3_ 多数赚钱的本质不就是信息差吗

[JKXer @XER_JK]

属于是找到信息差了，大多数赚钱都靠信息差的

[Jessica雯雯🎀 @Jessica_Web3_]

笑死，GitHub 免费开源的《高性价比人生指南》

小红书上2.99一份卖了200多份

零成本

要不说墙内的韭菜好割呢🤣

[JKXer @XER_JK]

@Passenger0522 厉害啊，之前写了一点，签约审核没通过就放弃了

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solidworks遇到最恶心的问题就是版本兼容

[Spieler @spieler_design]

おはようございます

弊社が使っている3DCADはSolidWorks

周りもSolidWorksが多かったけど、最近はICAD参考モデルが増えてきた気がする

ICAD派とSolidWorks派は対立しがちなんですが 、お互い優れた所を言い合ってみませんか?

何言ってるのか分からなければ渾身の親父ギャグでもお願いします

[JKXer @XER_JK]

@paopaoksj 恭喜达成目标

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@moooonvlgw 高峰是哪个时间段

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Robots can't fully mimic humans, and human efficiency is indeed low.

[Butterfly @Butterflya1x]

A DETERMINISTIC DELTA ROBOT JUST HUMILIATED A $1,000,000,000 HUMANOID BUBBLE

NO NEURAL HALLUCINATIONS NO PROBABILISTIC DRIFT PURE INVERSE KINEMATICS

Silicon Valley burned $2B trying to put 80kg bipedal humanoids on factory floors

They strapped harmonic reducers and fragile vision models together just to emulate a human arm at a snail’s pace

Parallel delta geometry solved this decades ago by moving the actuators off the arm

Stationary base motors drive ultralight linkages to deliver 20G acceleration and hundreds of pick-and-place cycles per minute

No multi-modal foundation models guessing grip angles
No probabilistic path planners burning datacenter kilowatts

Deterministic C++ running on a basic industrial DSP at 1,000 Hz with instant pneumatic suction

Manufacturing doesn't need humanoid theater. It needs cold, rigid physics.

Watch the continuous sorting cycle in the clip below

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@wellzhiai 坏了啊我都不怎么用，有，DeepSeek和GLM,就够用了

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@paopaoksj 这玩意竟然有上限

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@xuliang198241 有道理，多发多回复评论

[JKXer @XER_JK]

500粉门槛过了，但曝光卡在1.1K完全不动了。

研究了半天X的算法，发现之前靠蹭热度涨的粉，在“已验证曝光”这一关根本不顶用。

想通了一件事：既然八卦流量带不来有效曝光，那就只能靠硬核技术硬凿。

分享一个我最近实测的底层痛点。

搞Linux内核裁剪和改驱动接口时，最怕AI乱编。ChatGPT经常拿旧版本内核API硬套，编译一堆Error，排查半天发现它给我生成了5年前就移除的函数。

后来用DeepSeek测了一下，发现在这种硬核场景下它真的能打。给它的上下文够准，它推荐的内核补丁和宏定义修改，居然能直接跑通编译。

写常规C++/Python测试脚本，几个大模型都无所谓。但内核底层，我现在只敢用DeepSeek查修。

蹲一波搞Linux底层的同行。

你们裁剪内核、改驱动报错的时候，有没有被AI坑得最惨的一次经历？或者有啥好用的AI组合？评论区交流，一起避坑。

[JKXer @XER_JK]

好奇大家用的什么VPN，网速怎么样？我用的web3加速器，虽然写着200g流量但是用多了会变卡。好多节点都超时了。

[JKXer @XER_JK]

@oprydai 看到绕线机想起来我的毕业设计😄

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@xuliang198241 多回复还有很有用的

[JKXer @XER_JK]

@yinhuo2026 @y1cxmm 哈哈是的