AI帮22斤巨猫减肥？夸克深度搜索实测解决生活难题

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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。

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每局5000个BUG的两个Ai对决

和2个AI斗智斗勇后，我发现GPT学习能力快，但是深度不够 DS学习的过程中容易犯错，但是深度上很强。喜欢这期新整活内容的话多多三连关注~点赞10万在整一期。

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[RA-L 2025]去除激光SLAM建图的两面歧义性！ II-NVM 利用法向量实现高精度一致性建图

II-NVM: Enhancing Map Accuracy and Consistency with Normal Vector-Assisted Mapping Chengwei Zhao∗, Yixuan Li∗, Yina Jian, Jie Xu†, Linji Wang, Yongxin Ma, Xinglai Jin [Accepted to RA-L 2025] SLAM 技术在室内建图与定位中具有重要作用，室内环境中普遍存在的"双面建图问题"导致紧密相邻的墙面、门体等表面被错误识别为单一平面，严重影响地图精度与一致性。针对该问题，本文提出一种基于法向量一致性的精准建图 SLAM 方法。通过改进体素地图结构，使其同时存储点云数据与法向量信息，使系统能够在最近邻搜索与地图更新过程中评估法向量一致性。该过程可有效区分表面的正反两面，避免错误的点面约束。此外，我们采用自适应半径 KD 树搜索方法，根据点云局部密度动态调整搜索半径，从而提升法向量计算精度。为进一步优化实时性能与存储效率，引入最近最少使用(LRU)缓存策略，实现体素地图的高效增量更新。代码已开源并在仿真环境与真实室内场景进行验证，实验结果表明该方法有效解决了双面建图问题并显著提升了建图精度。此外，我们开发并开源了首个针对双面建图问题专门设计的仿真与真实场景数据集。 github:https://github.com/chengwei0427/II-NVM

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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。

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节点升级了，现在可以用新功能无顾虑的删除重复模型了，不影响相关节点使用！另外今天录屏软件有些问题，有些闪烁。忙着出门，没时间再录了，考虑到还是早点让大家用上比较重要，就直接发了。 github地址：https://github.com/Emiya-wkq/ComfyUI-DaiMao_Tools 演示工作流都在项目文件夹中，大家自行提取。强烈建议先模拟运行，并保留文本，然后再实际处理。

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