AI幻觉的实质是什么？

设计发型，拍婚纱！P图神器Nano Banana进阶玩法大全

Nano banana进阶玩法大全 国内可用，无需魔法 集成banana的超强工作流， 电商，视频制作者必备生图工具

目前AI如早期互联网泡沫

转载标注于视频中

你用的油/电/水，和AI有什么关系？

你经常去加油站加油，也基本每天都会使用塑料袋，这些平日里的小事我们已经习以为常，但是其实他们的生产也和AI有关。中控技术近日发布了一款针对于流程工业领域的大模型TPT 2@时间序列大模型TPT ，这个模型采用工业时序数据作为训练集，能够基于时序数据预测产线中可能即将会出现的问题。这个大模型我研究了一下，他不是传统的LLM，还是很厉害的，是AI在垂类行业应用的一个非常好的案例。

MateTV搭载麒麟9020，华为解决了芯片产能，友商将面临什么？

1小时速通 - 从强化学习到RLHF - Policy Gradient (2)

你离百变声优只差一个MiniMax语音

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误入异次元 红太狼和灰太狼的20年浪漫轨迹

七夕礼物被黑洞吞噬，“灰红”CP误入AI异次元，结果竟是亿万粉丝用记忆编织的“时光卷轴”！AI重现平底锅与狼爪的第一次碰撞，20年浪漫轨迹守护爱情最初的模样。

[Science Robotics] 基于注意力的地图编码：面向泛化足式运动控制的学习

四足机器人和类人机器人等足式机器人的动态行走，是扩展移动机器人作业范围中的关键且具有挑战性的课题。其核心在于：当可落脚点稀疏时需要精确的规划、在存在不确定性和外部扰动时保持鲁棒性、并能在多样化地形中展现良好的泛化能力。传统的基于模型的控制器在复杂地形规划方面表现突出，但在真实环境的不确定性下往往力不从心。基于学习的控制器在面对这些不确定性时具备鲁棒性，但在落脚点稀疏的地形上往往缺乏精确性。混合方法通过结合两类方法，在稀疏地形上提升了鲁棒性，但其计算代价较高，并受限于基于模型规划器的固有缺陷。 为在多样地形上实现具有泛化能力的足式机器人动态行走，并同时保持基于学习控制器的鲁棒性，本文提出了一种注意力机制驱动的地图编码方法，该编码由机器人本体感知条件化，并作为端到端控制器的一部分通过强化学习进行训练。实验表明，该网络能够在机器人动态穿越多样且复杂地形时，学会聚焦于未来落脚的可行区域。由此合成的运动行为不仅在应对不确定性时展现出鲁棒性，同时在稀疏地形上实现了精确而敏捷的跨越。此外，我们的方法还提供了一种解释神经网络拓扑感知的途径。 我们分别为一台 12 自由度的四足机器人和一台 23 自由度的类人机器人训练了控制器，并在真实世界的多种复杂室内与室外场景（包括训练中未曾见过的场景）中对所得到的控制器进行了验证。 文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adv3604

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