This Library Needs To Be At Least… Three Times Bigger

Open Source Vacuum Avoids Cloud

OOMWOO là robot hút bụi mã nguồn mở hoàn toàn, hoạt động không phụ thuộc vào dịch vụ đám mây nhờ Raspberry Pi chạy ROS 2, sử dụng lidar 2D giá rẻ để lập bản đồ phòng và tích hợp với Home Assistant. Phần cứng chủ yếu cần in 3D, trong khi phần mềm đã tương đối hoàn thiện và dự án đang phát triển tích cực trên GitHub.

Là người phát triển robot hoặc IoT, bạn nên đọc để khám phá cách xây dựng hệ thống tự động hóa nhà ở tự chủ, hiệu quả về chi phí và không phụ thuộc vào dịch vụ đám mây, bằng cách kết hợp phần mềm tự động hóa nhà (Home Assistant) với ROS 2 và giải pháp thô sơ nhưng hiệu quả.

Unitree’s IPO could value China’s robot champion at $7bn or more

Unitree, nhà tiên phong về robot hình người của Trung Quốc, có thể được định giá hơn 50 tỷ nhân dân tệ (khoảng 7 tỷ USD) sau đợt IPO tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thượng Hải, đánh dấu cột mốc quan trọng khi nhu cầu về robot tăng tốc.

Đọc bài này để hiểu Unitree không chỉ là một công ty robot hàng đầu Trung Quốc mà còn là một trong những động lực quan trọng cho tương lai công nghiệp 4.0 tại nước này, giúp bạn cập nhật về xu hướng đầu tư, công nghệ và thị trường mới mẻ trong lĩnh vực robot hóa.

KinetiGo: a Go toolchain for LEGO robotics

KinetiGo cung cấp một toolchain Go (sử dụng TinyGo) cho phép chạy trực tiếp trên hub LEGO MINDSTORMS và SPIKE Prime. Dự án độc lập này bao gồm cả IDE với chế độ preview dựa trên chạy thực tế và công cụ debug.

Lập trình viên muốn tự động hóa và tối ưu hóa phát triển cho robot LEGO bằng Go sẽ tìm hiểu KinetiGo để khám phá công cụ độc lập, hiệu suất cao và tích hợp IDE trực tiếp với môi trường thực tế, giúp rút ngắn thời gian phát triển và debug.

Grabette: an open system to record robot-manipulation data

Grabette là hệ thống mã nguồn mở nhằm ghi lại dữ liệu thao tác của robot, hỗ trợ nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo.

Là người phát triển robot, bạn nên tìm hiểu Grabette vì nó cung cấp một hệ thống mở để lưu trữ và chia sẻ dữ liệu thực tế về các nhiệm vụ manipulat của robot, giúp tăng tốc phát triển AI thông minh và giảm thiểu sự phụ thuộc vào các giải pháp đóng gói.

Robotics @ XIAOMI

Xiaomi ra mắt XR-1, mô hình robot nền tảng đầu tiên kết hợp 100.000 giờ dữ liệu pre-training (UMI) và 7.200 giờ dữ liệu post-training trên robot thực, giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu trong robotics. Mô hình đạt tỷ lệ thành công 75% trên tác vụ mới với dưới 10 giờ huấn luyện, vượt 58,3% so với RoboDojo trong các bài kiểm tra mô phỏng.

Là lập trình viên nghiên cứu AI hoặc robotics, bạn nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng mô hình robot thông minh hiệu quả hơn bằng cách áp dụng kỹ thuật pre-training và post-training như trong mô hình LLM, giúp tiết kiệm thời gian và dữ liệu thực tế mà vẫn đạt hiệu quả cao.

Why AMI Labs’ Alexandre LeBrun won’t call his AI ‘AGI’ or ‘superintelligence’

Alexandre LeBrun, CEO của AMI Labs, không sử dụng thuật ngữ "AGI" hay "siêu trí tuệ" (superintelligence) dù ngành AI đang theo đuổi chúng.

Là một lập trình viên muốn xây dựng AI thực tế và hiệu quả, bạn nên đọc bài này để tránh rơi vào hào hoa về "AGI" hay "superintelligence" mà thực sự cần hiểu về các khái niệm cơ bản và ứng dụng thực tế của mô hình thế giới (world model) như AMI Labs đang phát triển.

The real story behind Iris, South Africa’s classroom robot

Iris là robot giáo dục được triển khai trong một số trường học tại Nam Phi để hỗ trợ giảng dạy STEM và tương tác với học sinh. Việc mở rộng Iris tới toàn bộ hệ thống trường công cộng sẽ đòi hỏi khoảng 14,5 tỷ rand (R14,5‑billion) để mua sắm phần cứng, tích hợp phần mềm và đào tạo giáo viên. Mặc dù có sự ủng hộ mạnh mẽ từ cộng đồng và các tổ chức phụ huynh, chính phủ chưa đưa ra bất kỳ kế hoạch tài trợ nào cho dự án này. Khi đánh giá một giải pháp công nghệ giáo dục, cần cân bằng giữa tiềm năng cải thiện kết quả học tập và khả năng tài trợ thực tế, tránh dựa vào chỉ sự ủng hộ dư luận để quyết định đầu tư. Điều này cũng nhắc nhở các nhà hoạch định chính sách phải tìm kiếm các mô hình tài trợ linh hoạt như hợp tác công tư hoặc triển khai từng giai đoạn để kiểm soát chi phí.

Bài viết tiết lộ thực tế khó khăn về tài chính cho dự án robot giáo dục Iris tại Nam Phi.

University of Waterloo Empowers Hands-On Robotics Education with TurtleBot 4

University of Waterloo uses TurtleBot 4 as a hands-on robotics education platform across courses, labs, and student projects. The robot's out-of-the-box ROS 2 setup, LiDAR, and depth cameras let students work with real hardware from day one, covering topics like motion modeling, state estimation, localization, and navigation. Its affordability and durability allow multiple units to be deployed simultaneously for large cohorts, reducing maintenance overhead. Clearpath Robotics supports the ecosystem with documentation and open-source resources, helping educators bridge theory and real-world robotics practice.