【FramePack 60s AI视频生成】6GB显存可用，30FPS高帧率，最长生成60秒！AI视频维度跨越

甲骨文大赛来啦，其实……甲骨文博主人人都可以做！

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AI可以生成答案但无法帮你发现问题

DeepSeek为心动女孩创作的鸡尾酒好喝不好喝？

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「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。

[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

IDA+DeepSeek，王炸组合！AI自动做逆向分析，抢饭碗的来了？

制作不易，大家觉得视频对你有帮助记得 点点关注一键三连呀【点赞、投币、收藏】感谢支持！ 视频配套课件资料自取：【置顶平论】

首部ai动画 一位动画师的诞生（第二节）

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无敌学习方法，非标题党，part1

关于具体实现方法咨询请私聊，由于本人时间不多，更新速度尽量提升