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“脑控士兵”真的会出现吗？

美国DARPA长期投资脑机接口（BCI）技术，2018年启动N³计划，研发非侵入式设备，目标是让士兵意念操控无人机、加速战场决策。目前仍处实验阶段，但军用潜力巨大。 医疗领域已有突破：渐冻症患者能用脑电信号直接“说话”，中国也成功试验侵入式脑机接口，让截肢患者用意念控制机械臂、玩游戏。

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Claude 4.1、Gemini 2.5 全接入，打标效率提升300%！用顶配大模型给图打Tags是种什么体验？图图打标器1.0.7超大杯更新详解

全都是自学的....如果哪里不对欢迎批评指正哦~ https://xcnjx086d1sd.feishu.cn/wiki/Fi5awsYfEi87yvk5dtEcuKbknFd?from=from_copylink 所有资源在文档中~ 视频的制作速度赶不上软件的更新速度，我已经更新到1.0.8啦..... 8月13日更新 ## [1.0.8] 🐛 问题修复 启动超时问题：修复了部分电脑上应用启动时出现超时的问题，现在应用有更充足的时间来完成启动准备工作，大幅提高启动成功率。 启动进度提示：改善了应用启动时的进度提示信息，现在会显示更详细的启动状态（如"正在初始化数据库"、"正在加载AI模型"等），让您更清楚地了解启动进程。 启动日志优化：清理了启动时的多余警告信息，现在启动日志更加干净整洁。 🔧 技术改进 资源路径优化：简化了前端资源文件的查找逻辑，提高应用启动速度和稳定性。 兼容性提升：更新了部分核心组件以提高系统兼容性和稳定性。 --- 8月12日更新 ## [1.0.7] 🚀 功能改进 搜索功能：在提示词/短语打标页面和自然语言打标页面新增搜索框，可以快速搜索标签和句子，方便在大量内容中快速定位目标项目。 新增通过 OpenRouter API 使用外部模型（如 Claude, Gemini, Qwen 等）进行图像打标的功能。 - 支持在“设置”页面配置和测试 OpenRouter API Key。 - 模型选择下拉菜单中，将外部模型与本地模型分组显示。 句子编辑框宽度优化：改进了自然语言打标页面中内联编辑句子时的显示宽度，编辑框现在会自动调整宽度并设置合理的最小宽度，让编辑长句子更加方便。 错误提示优化：为不同类型的API错误提供更准确和友好的错误信息，帮助用户快速定位和解决问题。 界面简化：为简化用户操作，智能打标界面的高级技术参数（如Temperature、Top P/K、Seed等）已被隐藏。系统将自动使用模型的推荐默认值，用户无需再调整这些复杂参数。 参数布局优化：将“最大标签数/最大词数”设置从“提示词生成选项”移动到“基本选项”中，方便用户快速配置核心参数。 界面简化：移除了辅助模型选择功能，简化用户界面和操作流程。现在系统专注于使用主模型进行打标，当主模型失败时会直接报告具体错误信息，让用户可以更直接地排查和解决问题。 🔧 技术改进 代码简化：删除了复杂的备用模型切换逻辑，减少了潜在的错误点，提升系统稳定性和维护性。 🐛 问题修复 自然语言标签刷新问题：修复了自然语言打标页面中，点击句子后方的"垃圾筐"按钮删除句子后，右下方自然语言标签内容不会刷新的问题。 修复了在请求外部模型 API 时因中文标题导致的编码错误。 图片导入质量损失：修复了图片导入后文件大小变小的问题。将图片导入时的JPEG/WebP质量设置从95%提高到100%，最大程度减少压缩损失，保持更高的图片质量。 图片文件名错误显示：修复了通过前端上传图片时，文件名显示为临时文件名（如tmph_dlk7hb.png）而非原始文件名（如1_picture.png）的问题。现在前端缩略图、图片信息对话框和导出数据集都会正确显示和使用原始文件名，确保图片与标注文件的正确对应关系。 OpenRouter API请求错误处理：完善了使用OpenRouter外部模型时，多种API请求错误的准确识别和处理，包括： - 内容审查失败：当模型拒绝处理敏感内容时，现在会显示明确的错误原因和解决建议 - 速率限制：免费模型遇到请求限制时，提供清晰的等待时间提示 - Token限制：输出长度设置过小时，准确提示参数配置问题 - Claude模型兼容：针对Claude模型的严格内容政策，优化了敏感选项的处理方式 参数传递逻辑优化：修复了max_tokens参数的传递逻辑，现在只有用户明确设置时才会传递该参数，避免不必要的限制。

【全程字幕】馆长參訪深圳机器人公司震撼到說不出話! 大讚"中國人就是世界第一"! 致歉大陸記者並做出重大澄清!

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十年前的反向传播原理为何至今仍是神经网络核心？

视频简介： 1989年，西本科提出“万能逼近定理”，它说只要神经元够多，哪怕只有两层神经网络，也能逼近任意连续函数。举例来说，比利时与荷兰巴勒赫托格小镇的边界很复杂，单层或双层网络虽理论可行，但在实际训练中，即使有十万个神经元，也难完美拟合，因为训练靠梯度下降，不一定能找到最佳解。相比增加宽度，把神经元分多层效果更好。深层网络的“折叠—缩放—组合”操作会层层叠加，形成指数级增长的区域划分能力，从而更精细刻画边界。实验发现，四五层的中等规模网络，往往比超宽的浅层网络更准确、更高效地分割地图，这也是深度学习强大的原因之一。 本视频翻译自： https://www.youtube.com/watch?v=qx7hirqgfu

【同声翻译】别再卖工作流了！教你如何用AI搭建“可售卖”的自动化系统（1）｜n8n

本期内容翻译自一位国外自动化达人的视频，讲解如何不再只卖单个工作流而是搭建完整可售卖的 AI 自动化系统。 最近在深入学习AI相关技术 在这个过程中我发现国内的资源在内容深度和前沿性方面还存在一些局限，很多优质的海外内容并不容易接触到。 🧠 本视频由我用 AI 翻译 + 中文配音完成，内容来源于 YouTube 原作者教程。 想持续获取更多外网自动化干货的中文版本，可以点关注，我们一起学，一起懂。 🚀 喜欢就三连支持一下！有想翻译的视频欢迎留言～