我用AI复刻了4399，里面的游戏都能玩！国产Agent还是太超前了

带降噪的无延迟智能Ai人声通道条 Voxessor

这个插件极度适合给人声混音和直播，尤其是说话类的有声小说类的，有它一个解决你百分之九十九的问题。 它带有全智能的均衡器算法，非常强大的降噪和压缩技术，具体看视频讲解，我相信你会喜欢它的。 下载：https://qixiange.lanzoum.com/iur9w2zju4de 只有Win版本

AI离进化成人类还很远？因为没哄好AI女友，我差点死在风格各异的密室内！【米芋说】

攻坚具身智能三座大山，深度解读华为云CloudRobo平台

具身智能是2025年最火的词儿，到底啥是“具身智能”呢？顾名思义，就是“具备身体的智能” 小到机械臂、无人机、双足人形机器人、四足机器狗，轮足机器人，大到智能驾驶汽车，飞行汽车，无人矿山卡车，只要是AI驱动的机器人，都可以叫具身智能。 具身智能还有三座大山没有解决：缺乏高质量训练数据、泛化能力差、机器人能力与行业需求不匹配。 正因为这三座大山，具身智能目前只能停留在科研Demo级别。 如何破局三座大山？我在今年的华为开发者大会找到了答案，华为云发布CloudRobo具身智能平台：让一切联网的机器本体都成为具身智能机器人，端到端整合了数据合成、标注、模型开发、仿真验证、端云部署、安全监管的具身智能全栈能力。 最让我印象深刻的是三大开箱即用的核心模型： 多模态生成大模型：就像人类的想象力，用来生成高质量海量数据，支撑训练和泛化 具身规划大模型：就像人类的大脑，用来理解世界、感知空间、识别物体、规划任务 具身执行大模型：就像人类的小脑，用来完成各种高难度精细操作 我在华为开发者大会现场见到了分光盒装配的机械臂，通过两个机械臂双臂协作，完成盘线、绕线、插孔这些高难度动作。 在算力、AI、数据的加持下，具身智能一定还会加速进化。

浙大最新Science Robotics成果：具备时间和数值双重稳定性的轨迹规划

Hierarchically depicting vehicle trajectory with stability in complex environments Zhichao Han, Fei Gao, et al. Science Robotics, June 18, 2025. https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.ads4551 【完整工作和实验介绍】 复杂环境下，非完整运动机器人的自主导航面临路径规划效率低下和收敛数值不稳定等多重挑战。针对这些问题，本研究提出了一种融合深度神经网络与时空最优轨迹优化的分层运动规划框架。该框架利用神经网络实现对复杂环境中路径的快速生成，保证时间上的稳定性；同时基于伪弧映射和双层多项式表征，设计了无奇异点的平坦轨迹优化，其可将粗略路径转化为满足动力学约束的平滑时空轨迹，确保在涉及模态切换的复杂任务下的收敛鲁棒性。系统在大规模复杂迷宫及不确定动态环境下进行了广泛的仿真与实物验证，结果表明该方法在规划效率、轨迹质量及环境适应性方面均优于传统方法，推动了机器人智能运动的稳定性与鲁棒性向更高层次发展。

轻量的多模态训练框架 huggingface出品 适合小白入门的训练教程

适合小白的 多模态训练框架。非常适合自己自定义数据集、修改学习率、优化器等。强烈安利给每一位做研究的同学。 项目链接：https://github.com/huggingface/nanoVLM

PS2025v26.7免安装版，强大的AI加持（附安装包）

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原来我是男娘吗！？

由于我配音速度太快了 当我意识到我配了什么之后已经来不及了(ㄒoㄒ)/~~

【老司机必备】解除的DeepSeek力量限制！

最新的Grok-3.5、GPT-4.5、DeepSeek-R1（0528）、Claude-4， Gemini2.5系列，GPT-o1、GPT-4o、GPT-Seach、GPT-4o draw! 同时还有各种指令与教程。纯公益Al站点，免费使用，免魔法! 三联评论加关注，私信up领取方法哦！！！up看到即回哈

AI记忆系统统一框架

【中字】AI界的F=ma：反向传播

Welch Labs https://www.youtube.com/watch?v=VkHfRKewkWw 视频里讲了反向传播，这是训练神经网络一个特别基础的算法，是Paul Werbos在70年代初发现的。后来，它推动了AI领域的大飞跃，从自动驾驶到大语言模型，都有它的功劳。视频里说，反向传播就是通过不断调整模型参数，来把预测误差降到最低。 视频采取的是“先讲数学原理”的方法，把一个大语言模型的训练问题简化成了一个小点的，就是用GPS坐标来预测城市。它详细讲了几个核心的数学概念：单个神经元就像一个简单的线性模型，Softmax函数能把神经元的输出变成归一化的概率，还有用来衡量预测准不准的交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）。视频解释说，整个训练过程的最终目标，就是调整模型的参数，把这个损失值降下来。 视频还详细讲了怎么高效训练神经网络，就是通过计算“梯度”——它其实就是损失函数对模型参数的偏导数组成的向量。视频对比了两种方法：一种是计算量大又不准的数值估算，另一种就是反向传播，它能精确计算出这些“坡度”。反向传播的核心思想（其实早在50年代末就有人发现了）就是应用微积分里的链式法则。这样就能把复杂的导数拆解成更简单、模块化的部分。视频演示了中间的偏导数，比如损失对神经元输出的变化率，因为交叉熵损失的对数项和Softmax的指数项相互抵消，结果就大幅简化成了 (y_hat - y)。同样地，神经元输出对权重的变化率也简化成了输入值 'x'。 这些精确的偏导数，也就是梯度向量，对于指导梯度下降法里的迭代更新至关重要，而梯度下降法几乎是所有现代AI模型背后的“动力”。视频解释了用梯度下降和反向传播来训练机器学习模型的过程，详细说明了参数是怎么调整的：就是沿着计算出的梯度相反的方向（还要乘以一个学习率）去走，来把损失降下来。通过对梯度、输出概率和神经元线性模型的可视化，视频展示了模型是怎么学会正确分类样本的。视频特别指出，简单的线性模型在处理复杂决策边界时会遇到困难，这就像大语言模型要把各种输入语境映射到具体的输出token时，也会面临高维的挑战。最后，视频强调了反向传播的“可扩展性”，反驳了早期的一些批评，展示了它在解决复杂问题上的强大能力。