AI 广告视频制作 工作流

最新全AI模型,涩涩小说论文代码画图模型零门槛免费无限使用，附带涩涩破甲教程！

全网首发！五大AI引擎协同平台正式上线 深度整合「满血版DeepSeek」+「官网正版ChatGPT」+「马斯克最新大模型Grok-3」+「Clude-sonnet3.7」+[Gemini 2.5pro] 公益站点！完全免费使用！三连评论关注up获取链传送门！

Ai动画神器软件Cascadeur 2025.1更新

官网更新文档：https://cascadeur.com/blog/general/cascadeur-20251-released-faster-animation-workflows-with-ai-inbetweening

AI教父辛顿分享他的科研方法

DeepSeek为心动女孩创作的鸡尾酒好喝不好喝？

-

传统团队3个月VS开源神器3小时，IOT行业规则正在被血洗

开源地址，https://github.com/tuya/TuyaOpen

[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。

酒馆不会部署?手机使用太卡?ai过于智障?不如来玩CyberLover吧，免部署免下载，注册即玩，安卓，ios，pc三端数据互通，免费使用全球排名第一顶级大模型

-

其实DeepSeek输出的内容不需要自己调整格式

-

我在AI的控制下，生存了7天

宠物看病为啥比人贵？深度搜索告诉你！

AI越来越像人，越来越生活化了，很多问题都可以一键解决。