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邪恶人工智能Hal9000小声求饶

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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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公开课 生成式AI艺术原理与创作过程 2025.5版

这堂课自2022年起在线上开放，线下在全国二十多个院校讲过。随着AI技术的发展，课程内容也在逐步更新。目前最新版是2025年7月中央美院国家艺术基金“数字艺术与智能设计创作人才培训”课上的版本。 视频中是2025年5月的版本。 以作品CyberFish为例，从艺术和技术紧密结合的新颖视角，讲解了生成式AI中的GAN模型和Diffusion模型在艺术创作中的应用，尤其剖析了“AI绘画”、“生成”等动作背后的逻辑与原理，以及对比分析了Latent Space（潜空间）等关键概念在像素空间（人眼可视）与数学空间的一体两面，深入浅出。 更多完整内容归档出门左转搜：实验编程

BeyondMimic：从动作跟踪到多任务仿人控制的扩散策略｜2025 Hybrid Robotics【UC Berkeley】

https://beyondmimic.github.io/ 如何让仿人机器人既能学会高质量的人体动作，又能零样本完成新任务？来自UC Berkeley Hybrid Robotics团队的 BeyondMimic 给出答案。该框架结合可扩展的高精度动作跟踪与统一的引导扩散策略，不仅在硬件上复现跳跃旋转、快速冲刺、侧空翻等高动态技能，还能通过简单代价函数实现零样本的路径导航、手柄遥控和避障等任务。它打通了“从人到机”的全身动作迁移与多任务自然控制，为仿人机器人带来更灵活的真实环境表现。 📄 论文链接：https://arxiv.org/abs/2508.08241 🌐 项目主页：https://beyondmimic.github.io/ 💻 代码开源：https://github.com/HybridRobotics/whole_body_tracking 📺 视频演示：https://www.youtube.com/watch?v=RS_MtKVIAzY