如何为 AI 添加记忆功能？Memobase 与 Dify 的完美结合

滑铁卢一例，执业医师大战AI病人2

没想到这种视频节目效果这么多。 另外：我是个懒惰虫，我没有在视频里做各种病的详细讲解。 意思是：看看评论区除了玩梗的，有没有厉害的把本期的各种病做个不长不短的小讲解。

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【sai绘画】稿过程

[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

残差结构二次改进背后的秘密：通道分解 + 特征缩放，让模型训练和论文写作双丰收。| 模型改进【V1创新 006】

给特征增加位置水平、垂直编码信息：（位置特征、位置编码、通过位置信息引导特征学习 作用位置：在特征输入之前加入。 主要功能：在深度学习中，位置编码为模型提供特征元素位置的信息，有助于模型更好地理解和处理图像数据。

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3分钟学会大模型越狱(bushi

参考资料： https://x.com/elder_plinius https://arxiv.org/abs/2412.03556 https://github.com/jplhughes/bon-jailbreaking

以AI之名 穿越时光

当年，他们风华正茂，隐姓埋名，用青春点燃大国核事业的星火；今天，我们借用AI还原他们年轻时的模样，致敬那份永不褪色的热血与坚守。 他们是开拓者，是脊梁，是永远年轻的“核工业青年”！

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这是一个免费的docker容器部署平台，我们可以通过应用市场，一键部署docker应用。也可以自定义部署任意的docker镜像。本期视频我们通过6个项目来白嫖这个免费部署平台，Claw Cloud Run，看看如何不花一分钱部署好玩实用的Docker应用。视频中间还会穿插补充一些docker的基础知识。

真是受够AI生成的内容了！