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【通义】赛博算命，关心三餐？阿里的AI还是太全面了…

通义App今年经历了爆改，ui变了icon改了赛道全了，而且现在非常有生活...赛博算命，数字李白，研究三餐...真的想不到阿里的人天天上班，拿个AI又在琢磨什么…所以这期视频，就让我带你来玩一遍通义，看看它到底有哪些神奇玩意！

【sai绘画】稿过程

「Github一周热点69期」轻量编程智能体，前端动画库，音视频翻译工具，可穿戴AI设备和构建终端风格的网站

GitHub 一周热点第69期(2025/04/13 - 4/19），本期内容包括OpenAI的轻量级编程智能体，前端动画库，音视频翻译工具，可穿戴AI设备和构建终端风格的网站。最后还有2份资料分享。

[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。

本是为了摆摊卖咖啡 后面做成路况服务了

情况当时就是这么个情况，咖啡摊子没摆成

DeepSeek 2分钟完全本地部署 保姆级教程 断网运行 无惧隐私威胁 大语言模型 CPU GPU 混合推理32B轻松本地部署！DeepSeek模拟王者！F！

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[veRL] 从原理层面理解训练参数，PPO & GRPO，batch size，kl & entropy

本期 code：https://github.com/chunhuizhang/llm_rl/blob/main/tutorials/infra/verl/verl_config_perf.ipynb

【研究生基本功】深度学习模型复现之后，应该怎么去添加自己想要的模型？

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