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Black Forest Labs 推出了全新一代多模态图像生成与编辑模型——FLUX.1 Kontext。你可以通过“文字+图像”来控制图像修改，而且最强的是——它能保留图像细节，一致性惊人！目前 FLUX.1 Kontext 有三个版本： - Kontext [Pro]：适合快速迭代编辑，支持多轮连续编辑，保持角色、风格、身份一致性。 - Kontext [Max]：高性能版本，提示词理解力更强，排版和风格一致性表现更优。 - Kontext [Dev]：开源版本，目前还在私测阶段，很快就会开放。此外，他们还上线了自己的图片生成平台 —— FLUX Playground，你可以直接在平台上使用这些强大的模型。 FLUX Playground：https://playground.bfl.ai/image/generate

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在动态环境中，协调运动与感知一直是机器人学的重大难题。为此，我们提出了一种让腿式移动操作机器人打羽毛球的方法——这一任务要求在感知、步法和挥臂之间实现精确配合。我们设计了一套统一的强化学习控制策略，覆盖全身全部自由度，实现对羽毛球的精准追踪与击打。该策略融合真实相机数据训练出的感知噪声模型，使仿真与实机在感知误差上保持一致，并促使策略学会主动感知行为。我们的系统还包含羽毛球轨迹预测模型、带约束的强化学习来确保运动鲁棒，以及系统辨识技术以提升实机部署效果。大量实验表明，机器人能够准确预测羽毛球轨迹、高效覆盖发球区，并完成对人类选手的回球，验证了腿式移动操作机器人在复杂动态体育场景中的可行性。

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今天来复习一下Qwen2.5-VL技术报告！

Qwen2.5-VL是Qwen模型家族的旗舰视觉语言模型，主要特点如下： 1️⃣感知更丰富的世界：擅长识别常见物体，还能够分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 2️⃣Agent：直接作为一个视觉 Agent，可以推理并动态地使用工具，初步具备了使用电脑和使用手机的能力。 3️⃣理解长视频和捕捉事件：能够理解超过 1 小时的视频，通过精准定位相关视频片段来捕捉事件。 4️⃣视觉定位：Qwen2.5-VL 可以通过生成 bounding boxes 或者 points 来准确定位图像中的物体，并能够为坐标和属性提供稳定的 JSON 输出。 5️⃣结构化输出：对于发票、表单、表格等数据，Qwen2.5-VL 支持其内容的结构化输出，惠及金融、商业等领域的应用。

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5月19-22日，鲲鹏技术专家们将在鲲鹏社区直播间解读RAG解决方案、AI Agent、基于鲲鹏的开发技术方案等，敬请期待！

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