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如何让AI写出顶级的UI样式？3个技巧！

本期视频我们将用Claude Code + Kimi K2，摆脱AI写出来的又蓝又紫的默认样式，还原出精美优雅的UI！Indigo的样式风格，拜拜了您呐！

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PPL: 用于爬行空间的足式机器人点云监督本体感知运动强化学习方法

论文题目：PPL: Point Cloud Supervised Proprioceptive Locomotion Reinforcement Learning for Legged Robots in Crawl Spaces 论文地址：https://arxiv.org/abs/2508.09950 摘要：在空间受限结构（称为爬行空间）中实现足式机器人运动具有挑战性。当前的外感知运动学习方法在爬行空间中受限于可能的低能见度条件下传感器噪声大、数据错误的问题，而现有的本体感知运动学习方法因仅能推断地面特征，难以有效穿越爬行空间。本研究提出一种面向爬行空间足式机器人的点云监督本体感知运动强化学习方法。该方法设计了一个状态估计网络，利用历史本体传感器数据来估计机器人周边的地形特征、空间结构特征以及机器人的碰撞状态。点云数据采用极坐标系表征，并提出一种点云处理方法以高效提取用于监督状态估计网络学习的地形与空间特征。同时设计了复合奖励函数，引导机器人在碰撞后穿越爬行空间。实验表明，与现有方法相比，本方法在爬行空间中展现出更敏捷的运动能力。该研究增强了腿式机器人在无需依赖外源传感器的条件下穿越空间受限环境的能力。 Abstract: The legged locomotion in spatially constrained structures (called crawl spaces) is challenging. In crawl spaces, current exteroceptive locomotion learning methods are limited by large noises and errors of the sensors in possible low visibility conditions, and current proprioceptive locomotion learning methods are difficult in traversing crawl spaces because only ground features are inferred. In this study, a point cloud supervised proprioceptive locomotion reinforcement learning method for legged robots in crawl spaces is proposed. A state estimation network is designed to estimate the robot’s surrounding ground and spatial features as well as the robot’s collision states using historical proprioceptive sensor data. The point cloud is represented in polar coordinate frame and a point cloud processing method is proposed to efficiently extract the ground and spatial features that are used to supervise the state estimation network learning. Comprehensive reward functions that guide the robot to traverse through crawl spaces after collisions are designed. Experiments demonstrate that, compared to existing methods, our method exhibits more agile locomotion in crawl spaces. This study enhances the ability of legged robots to traverse spatially constrained environments without requiring exteroceptive sensors.

受够了背锅加班PUA？我做了个职场黄历 用魔法打败魔法！

欢迎体验我做的职场黄历小程序～ 传送门：https://www.miaoda.cn/apps/app-5jhcx4nrqww2?s=s 目前职场黄历的测算规则还不太完善（我对传统规则实在不是太了解），欢迎懂的小伙伴欢迎分享下黄历的逻辑～大家感兴趣的话，后续源代码下载功能开放后我会将项目梳理并开源，大家一起玩～

xAI开源Grok 2【AI 早报 2025-08-24】

Intro: 00:00 ⬛️ xAI开源Grok 2: 00:10 🔗 https://huggingface.co/xai-org/grok-2 ⬛️ Qwen-Code发布v0.0.8: 00:22 🔗 https://github.com/QwenLM/qwen-code 🔗 https://x.com/Alibaba_Qwen/status/1959170659583476026 ⬛️ Kiro修正计费Bug并全额退款: 00:35 🔗 https://kiro.dev/blog/important-pricing-updates/ ⬛️ Anthropic推高校顾问团及AI素养课: 00:44 🔗 https://www.anthropic.com/news/anthropic-higher-education-initiatives ⬛️ 魔搭API上线DeepSeek-V3.1模型API: 01:00 ⬛️ OpenRouter开放GPT-5 API: 01:08 🔗 https://x.com/OpenRouterAI/status/1959076691231359031 ⬛️ LMArena新增Catalina等匿名模型: 01:15 🔗 https://linux.do/t/topic/893022 ⬛️ DeepConf开源：零训练并行思考实现: 01:32 🔗 https://jiaweizzhao.github.io/deepconf/ 🔗 https://arxiv.org/abs/2508.15260 🔗 https://jiaweizzhao.github.io/deepconf/static/htmls/code_example.html ⬛️ PromptMask开源防AI泄密: 01:55 🔗 https://github.com/cxumol/promptmask 🔗 https://linux.do/t/topic/893247 ⬛️ Outro: 02:13

用AI仅2步“复刻”中文海报！

这期视频将带你看如何用即梦ai复刻生成各种中文海报！ 整个分为2步： 1.反推提示词：先照一张你喜欢的参考图，用任意一个语言类ai输入我给到的“反推提示词”模板+参考图，即可直接生成海报的详细描述 2.生成图片：进入即梦ai，选择图片生成，直接粘贴刚刚的提示词，即可生成海报 具体怎么“抄”自己喜欢的参考图？其中有什么注意事项？ 一条视频告诉你，那么我们一起在视频中见吧~ 提示库： https://q0qkw41bm2k.feishu.cn/wiki/LxfywvMcUiYrswkVGCcchXxunRh?from=from_copylink