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普通人挑战用AI制作100款游戏-第八期来啦，大家一件三连支持下，有什么想要做的游戏欢迎再评论区讨论。

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【6月27日】Chatgpt国内无限制免费使用教程，不卡顿，免魔法，不降智

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【MoeChat】地表最强长期记忆系统，接入AI伙伴，实现最强语音交互框架

开源地址：https://github.com/AlfreScarlet/MoeChat GPT-SoVITS：@花儿不哭 整合包：@白菜工厂1145号员工 、@红血球AE3803 项目暂时命名为：MoeChat 目标是做一个能够进入日常使用的陪伴型语音聊天框架 测试环境： CPU：R9 5950x GPU：RTX 3080ti 在大模型平均首token延迟600ms左右的情况下，做到整体首token延迟约1.5s左右，windows环境下因为众所周知的原因会慢一些。 本次更新带来了一套完整的大模型角色扮演提示词系统，以及最强的长期记忆检索系统。在11800H CPU笔记本上测试，检索仅耗时不到100ms。完美解决传统长期记忆系统无法根据时间检索、检索精度不高以及检索速度过慢的问题， 使得记忆系统能够完美融入到语音交互系统中。 需要整合包的小伙伴可以进群获取：967981851 动手能力强的小伙伴，也可以直接使用GitHub源码手动构建环境

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。