AI人工智能机器人农业能手：开启未来农业新篇章

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不为人知的AI真神！Ilya Sutskever！

他是不为人知的“GPT之父”，师从Hinton，驱动AlphaGo，点燃GPU的AI潜能。2015年，他成为马斯克与谷歌争夺的焦点。从改变世界的AI突破，到直面人机终极难题，Ilya Sutskever的故事远比你想象的更精彩！一起走进这位传奇科学家的内心世界。

每局100个梗3000个BUG的AI对决

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[T-RO2025]可泛化的语义场景图配准网络

Arxiv: https://arxiv.org/abs/2504.14440 GitHub: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SG-Reg Publication: Accepted by IEEE Transactions on Robotics (T-RO) 简介：本文利用了神经网络来配准语义场景图，可应用于multi-agent slam和 multi-session slam。传统的语义slam基于手动设计的显式描述子，来关联语义路标，在真实试验这会面临大量的corner cases。因此，我们提出通过深度学习来关联语义路标并估算位姿。然而，已有的场景图网络依赖于真值的语义标注，难以泛化到真实场景中。为了克服以上挑战，我们设计网络来编码场景图的多模态信息：语义标签，空间拓扑关系，以及分层的3d几何表征。不同于已有场景图网络，我们利用了大模型标注语义数据，摆脱对真值语义标志的依赖，采用自监督的方式训练网络。在数据关联中，我们利用分层的隐式表征，由粗到细的搜索数据关联。实现更高陪准成功率的同时，我们的gpu资源消耗明显低于对照组。试验中，我们将网络部署到真实的多机slam任务中，实现了高成功率和低通信带宽的多机配准。最后，我们也指出我们方法中的瓶颈：无法处理更大尺度的建筑场景，前端语义建图可能存在较大噪声。后续仍然有许多可提升空间，欢迎大家探讨。

绝了！一个方法搞定多风格线稿上色，AI线稿上色教程分享

这次我全部都要！DeepSeek满血版、ChatGPT4.1、Claude3.7、Gemini、Grok

DeepSeek满血版丨ChatGPT4.1丨Claude3.7丨Gemini丨Grok 直连官网丨极速运行丨不限次数丨联网搜索 几十款AI工具，一站全搞定！

当 AI 开始「理解」世界，豆包1.5·深度思考模型评测

AI界没有周末，就连硅谷也是一样。 最近国外大厂发布了好几个新模型， 比如Meta的Llama4，谷歌的Gemma3，openai的ChatGPT-o4-mini， 不过国内的火山引擎也没落后，让我们来看看他的深度思考模型表现如何？

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ICEdit 一键包 一个LoRA实现GPT-4o级图像编辑 14G占用 支持50系

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