3 years ago, I started angel investing in machine learning and autonomous robot startups. I'm now 35 startups in, learning a lot, and having a blast.

The future is going to be incredible. Here are just a few of the startups making it happen 👇

🚗 @AppliedInt builds software tools for automakers and AV companies, significantly accelerating their autonomy efforts. Think world-class simulation, validation, and more.

They are helping save lives at large scale, and just raised $175M at $3.6B.

https://t.co/zm1mZRpKzU
🏠 @mightybuildings builds beautiful and sustainable homes using robots, advanced materials, and 3D printing. In other words, they are reinventing how we build houses.

They've raised just over $100M from great investors like @khoslaventures.

https://t.co/7bk8EtmGx6
🧠 @roboflow enables developers to easily integrate computer vision into any product. With a few clicks, your software can become significantly more intelligent.

They recently raised a $20M Series A from @craft_ventures & @lachygroom.

https://t.co/oXDP31n8vd
🌎 @MightyApp is a faster way to browse the web and use your computer.

Not much has changed since the first web browser was developed 30 years ago. @MightyApp rethinks everything, streaming a browser from a custom, powerful computer in the cloud.

🧪 @ScienceDotIO makes sense of messy healthcare data using state-of-the-art NLP. For the first time ever, vast amounts of healthcare data can be searched and analyzed for insights.

They recently raised an $8M seed round from @section32vc & @lachygroom.

https://t.co/iTcuBLJPy5
🚀 @InversionSpace makes it easy and cheap to return space cargo to Earth, unlocking a host of new applications. To do this, they're building a reusable and autonomous return vehicle.

They just raised a $10M seed round led by @sparkcapital.

https://t.co/Ia7PUgA9NZ
✈️ @skyways has built a fully autonomous cargo plane, capable of transporting goods up to 500 miles.

No human passenger, plus advancements in ML and electric aircraft, have enabled @skyways to deploy a live eVTOL product today, with $million contracts to show for it.
⚡️ @stable_auto utilizes ML to enable EV charging companies to intelligently position their charging sites, optimizing for usage and low cost.

They are now riding the massive wave of EV infrastructure investment, raising from @trucksvc and @UbiquityVC.

https://t.co/1pxzusKXX6

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🌺श्री गरुड़ पुराण - संक्षिप्त वर्णन🌺

हिन्दु धर्म के 18 पुराणों में से एक गरुड़ पुराण का हिन्दु धर्म में बड़ा महत्व है। गरुड़ पुराण में मृत्यु के बाद सद्गती की व्याख्या मिलती है। इस पुराण के अधिष्ठातृ देव भगवान विष्णु हैं, इसलिए ये वैष्णव पुराण है।


गरुड़ पुराण के अनुसार हमारे कर्मों का फल हमें हमारे जीवन-काल में तो मिलता ही है परंतु मृत्यु के बाद भी अच्छे बुरे कार्यों का उनके अनुसार फल मिलता है। इस कारण इस पुराण में निहित ज्ञान को प्राप्त करने के लिए घर के किसी सदस्य की मृत्यु के बाद का समय निर्धारित किया गया है...

..ताकि उस समय हम जीवन-मरण से जुड़े सभी सत्य जान सकें और मृत्यु के कारण बिछडने वाले सदस्य का दुख कम हो सके।
गरुड़ पुराण में विष्णु की भक्ति व अवतारों का विस्तार से उसी प्रकार वर्णन मिलता है जिस प्रकार भगवत पुराण में।आरम्भ में मनु से सृष्टि की उत्पत्ति,ध्रुव चरित्र की कथा मिलती है।


तदुपरांत सुर्य व चंद्र ग्रहों के मंत्र, शिव-पार्वती मंत्र,इन्द्र सम्बंधित मंत्र,सरस्वती मंत्र और नौ शक्तियों के बारे में विस्तार से बताया गया है।
इस पुराण में उन्नीस हज़ार श्लोक बताए जाते हैं और इसे दो भागों में कहा जाता है।
प्रथम भाग में विष्णुभक्ति और पूजा विधियों का उल्लेख है।

मृत्यु के उपरांत गरुड़ पुराण के श्रवण का प्रावधान है ।
पुराण के द्वितीय भाग में 'प्रेतकल्प' का विस्तार से वर्णन और नरकों में जीव के पड़ने का वृत्तांत मिलता है। मरने के बाद मनुष्य की क्या गति होती है, उसका किस प्रकार की योनियों में जन्म होता है, प्रेत योनि से मुक्ति के उपाय...
How can we use language supervision to learn better visual representations for robotics?

Introducing Voltron: Language-Driven Representation Learning for Robotics!

Paper: https://t.co/gIsRPtSjKz
Models: https://t.co/NOB3cpATYG
Evaluation: https://t.co/aOzQu95J8z

🧵👇(1 / 12)


Videos of humans performing everyday tasks (Something-Something-v2, Ego4D) offer a rich and diverse resource for learning representations for robotic manipulation.

Yet, an underused part of these datasets are the rich, natural language annotations accompanying each video. (2/12)

The Voltron framework offers a simple way to use language supervision to shape representation learning, building off of prior work in representations for robotics like MVP (
https://t.co/Pb0mk9hb4i) and R3M (https://t.co/o2Fkc3fP0e).

The secret is *balance* (3/12)

Starting with a masked autoencoder over frames from these video clips, make a choice:

1) Condition on language and improve our ability to reconstruct the scene.

2) Generate language given the visual representation and improve our ability to describe what's happening. (4/12)

By trading off *conditioning* and *generation* we show that we can learn 1) better representations than prior methods, and 2) explicitly shape the balance of low and high-level features captured.

Why is the ability to shape this balance important? (5/12)

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