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人形机器人马拉松开赛在即，小海六大亮点抢先速看！

4.19 7:30am 北京亦庄首届人形机器人马拉松 小海，开跑！ 一起加油！

扣子智能体一键做双语动画！deepseek批量吐出火柴人心理学视频，2025起号方式已经巨变..

动画在之前有很高的技术壁垒，一般人得学个十种软件才能驾驭 而25年的智能体直接搞批量一键生成.. 而且还自带双语字幕 不得不说真是要时刻紧跟时代，不然我都怕自己被甩开，，， 加入智能体空间后台找我！

[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。

KL Optimal调度器详解 Comfyui中如何实现新的图像高清放大和更细节的图像

【Stable Diffution入门指南】通过微调模型换头

Stable Diffution webUI文生图基础教程，0基础小白也能学会。Embeding微调模型控制固定人物头部。

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夜之城快讯之全息投影里的玉石骗局：当 AI 造谣成为新赛博宗教

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AI+Blender 如何获得电影级的画面品质 | 经验分享|干货教程|场景概念|CG分镜|Blender动画场景|3D辅助场景设计

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B站目前讲的最好的【BERT与GPT教程】！45分钟让初中生全面理解BERT与GPT，建议收藏！——人工智能/深度学习/大模型

我们将带领大家深入探索自然语言处理（NLP）领域的两个革命性模型——BERT和GPT。我们将以通俗易懂的方式，借助中学数学知识，透彻解析这两种模型的工作原理和它们如何变革了语言理解和生成的过程。 本期视频从论文出发，详细讲解其预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）的过程。我们将分步骤地揭示BERT如何通过学习大量文本数据来捕获语言的深层语义结构，以及如何通过微调快速适应并优化不同的下游NLP任务。 还有对GPT-1模型深度解读 即生成预训练变换器模型的第一代，为自然语言处理领域带来了革命性的进步。该模型基于Transformer架构，有效超越了以往的RNN和LSTM模型。它首先通过无监督学习在大量文本数据上进行预训练，然后在特定任务上进行有监督的微调。