马斯克：思想不止原子碰撞那么简单，AI 或许是通往真相的钥匙。

2025数学建模国赛C题解题思路+可运行代码+答案结果！AI数学建模国赛零基础教程！国赛获奖必看！

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【游戏开发科普】如何让AI生成正确的代码

AI生成代码，永远报错，无限反馈错误都无法修改正确的，然后浪费了一堆时间没有达到效果，有没有可能是你使用AI写代码的方式不对？

【保姆级教程】AI动画电影制作，6个作品涨粉30万，手把手教你ComfyUI+豆包+即梦AI玩转AI短剧赛道

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假如嫦娥后羿来到未来的广寒宫

当“嫦娥奔月”这份中国人的浪漫被AI重构，您将沉浸式见证驻月工程师贺奕（后羿）和“嫦娥”为守护广寒宫基地，共启金乌系统对抗太阳风暴……这一次，能等到你，我已知足。

下蛋公鸡，真实存在，而且并不罕见。

下蛋公鸡，公鸡中的战斗机！现实生活中的公鸡也能下蛋。艺术来源于生活！ 母鸡在某些条件下，会变成公鸡，这叫做性反转。

梁月：弄一道物理题给你

本期文案，有想要让ai小梁读的文案可以私信或者评论 深夜，作为小男娘的小明又发情了，但自己没有郊狼玩，于是想到了插座里的电压是220V，但对于人体安全电压来讲还是太高了，聪明的小明想到了串联或并联电阻可以将电压平分，于是小明打开了手机，想要邀请几位男娘朋友一起来玩。 已知，郊狼的电流为0～200mA，由于玩的较为刺激小明一众男娘可能会出汗，电阻由100kΩ降到1kΩ，家庭电压为220V。 （1）小明比较敏感只能开到50mA，问他需要几名男娘朋友串联帮他分担电压？（5分） （2）当一众男娘未出汗时，想开到30mA时，需要几名男娘朋友串联分担电压？（6分） （3）一众男娘出汗时，想开到60mA，需要几名男娘朋友串联分单电压？（6分）

【AI反转术】让你秒变功夫巨星，ComfyUI复刻《猛龙过江》经典对打名场面！（含ComfyUI工作流）

1⃣ 上传《猛龙过江》经典片段 2⃣ 一键涂抹原主角+上传你的照片 3⃣ 输入提示词（例："西装保镖格斗中"） ⏱ 15分钟生成专属武打大片！ ✨ 技术亮点： ✅ ComfyUI工作流七步速成 ✅ 反转蒙版精准抠图 ✅ 定帧术+延长术无缝衔接 🎁 工作流在线运行&下载：https://www.runninghub.cn/post/1950622987424845825/?inviteCode=6bfdf1c0

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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.

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放太多会被锁的。。。