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我最近接触了一些与法律视频点播和直播服务相关的技术和财务细节，这让我对一些不合法的免费应用程序是如何运作的产生了疑问。 在和朋友的电视盒子玩耍时，我发现他们似乎安装了多个应用，这些应用提供全球直播电视（包括商业和付费频道，而不仅仅是免费频道）。他们还有一些应用可以访问看似庞大的视频点播库，流媒体播放各种电视节目和电影。大多数内容似乎都有多个可用来源。 这些应用似乎是免费安装、免费使用的，我没有看到任何广告。他们是如何盈利的？ 如果他们没有盈利，那他们又是怎么负担得起提供这些服务的呢？ 我可以想象制作和托管一个允许用户从流媒体/播放列表数据库中选择的安卓应用相对简单，但总得有人在某个地方托管这些媒体内容。仅仅是直播，我想就需要大量的调谐器或采集卡来获取内容，还需要一定的处理能力来重新编码，以及某种级别的内容分发网络（CDN）或代理来支持大量的同时观看者，还需要大量的带宽。视频点播虽然没有采集的问题，但却需要巨大的存储需求。 持续的成本肯定是巨大的。即使是自托管，你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。 我很天真，但我不理解是什么动机或财务状况让这些应用程序首先存在。我（和其他在HN上的人）确实曾经犯过建造一些无聊的东西并仅仅为了好玩而让它们持续运行的错误，但持续的成本让我觉得这一定比几个“为了好玩”而做的人要复杂得多。 有人能告诉我我遗漏了什么吗？

你好，HN，我在这里与机器学习研究人员交流。 在机器学习领域，有一个相当具有挑战性但尚未被探索的问题——硬件工程。<p>到目前为止，解决这个问题的所有条件都不利于我们——预训练数据基本上几乎不存在（不像自然语言处理或计算机视觉那样丰富），该领域的研究存在根本性缺口——例如，目前没有办法将工程级的物理信息编码到神经网络中（没有专门针对这一点的变分自编码器或变换器），直到最近，模拟工程解决方案的成本非常高（现在有2024年的GPU驱动模拟器，其速度比以往任何模拟器快100到1000倍），而且这还是一个需要大量领域知识的机器学习任务。<p>几个月前，我爱上了这个问题，我相信现在是解决这个问题的时机。数据稀缺问题可以通过强化学习来解决——最近在强化学习方面取得了进展，使其在较小的训练数据上变得稳定（参见SimbaV2/BROnet），工程级模拟可以通过物理信息神经算子（PINOs）来实现（类似于物理信息神经网络，但速度快10到100倍且更准确），而3D检测/分割/生成模型也变得几乎完美。这正是我们所需要的。 我希望组建一个由4到10人组成的团队来解决这个问题。<p>硬件工程如此重要的原因在于，如果我们能够可靠地设计硬件，就能扩大我们的制造规模，从而大幅降低成本，并改善人类的所有物理需求——更多的能源生产、物理商品、汽车、住房——所有依赖大规模生产的事物。<p>再次强调，我在寻找一个能够解决这个问题的团队： 1. 我本人是一名具身人工智能研究人员，主要从事强化学习，并有一些机械工程背景。 2. 一到两名计算机视觉专家， 3. 一名高性能计算工程师，例如用于强化学习环境的工程师， 4. 任何希望贡献的人工智能研究人员。<p>此外，还有一个市场机会可以探索，如果你愿意，可以考虑这一点。开发原型可能需要几个月到一年的时间。我已经进行了研究，尽管这个领域基本上还是一片空白，我们需要共同努力，整合所有输入。我还创建了一个可以用于训练的强化学习环境（目前是闭源的）。<p>让我们为一项技术奠定基础/创造一个可以惠及数百万人的产品吧！<p>如果你想加入，请评论或发邮件至maksymriabov2004@gmail.com。欢迎所有在上述领域至少发表过论文的人加入。

我正在开发一个网页健身游戏，玩家通过锻炼来拯救宠物。 这是一个实时演示（需要摄像头访问）：[https://www.funwithcomputervision.com/chinup/](https://www.funwithcomputervision.com/chinup/) 我还添加了俯卧撑模式，您可以选择想要拯救猫咪还是狗狗 :) 技术栈：mediapipe 计算机视觉（身体姿态追踪模型）、threejs、tonejs 我正在积极开发这个项目，请告诉我您的反馈意见或您希望添加的其他锻炼项目！