【金牌解谜】你让我做这玩意？

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硅谷大神帮我“站台”？聊聊历史上第四种杠杆

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【hp/ai语音】卢娜牌导航语音

【脑洞向|非正规导航语音】 脚本/剪辑/调音：我 注： 博主英语不是很好，所以很大一部分用了deepl 翻译，有什么错误还请指出！ 由于ai调试的语音不太稳定，可能会出现： 一、一会英音，一会美音 二、声音会偶尔忽大忽小/模糊

邪恶人工智能Hal9000小声求饶

做了自用的纯声版放于博客，欢迎自取。 播客：有关柯尼尼的一切

一分钟了解谁是世界最强聊天AI

这次是按照公司排名，取每家公司的旗舰模型用于比较。

57.6k star、最全的AI 应用落地案例大合集

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十分钟从零理解Transformer位置编码：从公式到原理

自注意力机制是 Transformer 的核心，但它天生对词语顺序 “不敏感”——“我爱你” 和 “你爱我” 在它眼里可能没区别！这时候，位置编码（Positional Encoding）就成了关键：它像一把 “序列标尺”，给每个词贴上独一无二的 “位置标签”。你是否好奇过在Attention Is All You Need这篇文章中被一笔带过的位置编码的原理？ 视频里，我会从 Transformer 的 “缺陷” 讲起，一步步拆解位置编码的设计逻辑：为什么要用 sin 和 cos 函数？不同频率的三角函数如何生成唯一的位置 “指纹”？它又是如何让模型轻松理解 “相对位置”（比如 “相隔 3 个词”）的？不管你是 NLP 入门者还是想深挖 Transformer 细节的开发者，都能搞懂这个让模型看懂语序的核心技术。看完就能明白：位置编码不只是简单的 “位置标记”，更是 Transformer 理解语言顺序的 “底层密码”。

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王兴兴一语封神，机器人应该交税。

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基于GR00T N1.5 和 Isaac Sim 赋能LeRobot

本次分享将介绍如何通过融合仿真与真实数据，推动 GR00T N 1.5 模型在 200 美元级机器人 LeRobot 上的智能落地。