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阅读的消失并不是一件坏事【人大刘海龙聊AI时代】

究竟人工智能改变了什么，没改变什么？我们该如何从底层逻辑以及历史纵深，审视这一轮智能革命？人工智能时代，哪些能力的重要性更加凸显出来了？究竟什么是人称之为人，机器绝对不能替代的能力？大语言模型真的改变了传统的学习、教育与读书方式了吗？......这些问题的背后，既是新技术带来的“风险”与“危机”，也是新时代读书的“机遇”与“价值”。

桃信接入deepseek实机演示

自主开发，接入deepseek R1模型

一种基于deepseek的催眠app的开发与应用

专利摘要 专利名称：一种基于DeepSeek的催眠APP的开发与应用 专利号：MyMU00000721 申请人：卷饼_kido 技术领域：本发明涉及人工智能交互技术、催眠技巧及多媒体应用领域，具体涉及一种结合DeepSeek大语言模型、Python数据处理及WebGAL可视化引擎的智能催眠APP系统。 技术背景：当前的催眠app多依赖人工引导或固定音频/视频内容，交互性及个性化程度较低。现有AI对话系统虽具备自然语言处理能力，但缺乏与动态视觉反馈的高效结合，难以实现沉浸式催眠体验。 发明内容： 技术方案： DeepSeek交互层：用户输入催眠诱导语句，DeepSeek模型生成结构化JSON输出，包含催眠指令、情绪标签及逻辑判定结果（如催眠深度等级）。 Python逻辑处理层：解析JSON数据，动态调整催眠策略（如语音节奏、背景音乐参数），并通过规则引擎生成WebGAL可执行的脚本指令。 WebGAL渲染层：根据指令驱动虚拟角色实时呈现匹配的表情（如微笑、闭眼）、姿势（如放松性肢体动作）及环境特效（如光影渐变），同步输出对话文本引导内容。 反馈增强模块：基于用户生物信号（如蓝牙心率监测）或对话交互的催眠判定结果，循环优化输出内容（如加深催眠时增加重复性暗示语句）。 创新点： 首创将大语言模型（DeepSeek）与视觉小说引擎（WebGAL）结合，实现催眠流程的多模态动态适配。 采用轻量化规则引擎，使JSON到角色行为的映射延迟低于10000ms，保障沉浸感。 支持用户自定义催眠剧本，系统自动补充非语言交互要素（如角色动作延迟设计）。 有益效果： 提升催眠技术的趣味性与用户黏性，通过虚拟角色互动获得心理满足。 可扩展应用于焦虑缓解、正念训练等场景，专利已实现"一键导入MyGO!!!!!、ave mujica角色模组"功能。 附图说明： 图1：系统架构图（DeepSeek→Python API→WebGAL渲染管线） 图2：催眠判定逻辑状态机（含"浅层诱导""深度维持"等6个节点） 图3：娱乐版APP界面（展示"虚拟偶像催眠师"动态反馈案例） 备注：本专利技术路线已通过非严肃医学认证，娱乐版成果详见《年度沙雕专利发明大赛》2025年TOP10。

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从NeRF到3DGS - 第2讲 3DGS原理及相关研究

参考文献 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26101040053 https://zhuanlan.zhihu.com/p/701382447 http://www.yindaheng98.top/%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E5%AD%A6/3D%E9%AB%98%E6%96%AF%E6%95%B0%E5%AD%A6%E6%8E%A8%E5%AF%BC.html#derivation-of-gradient

真是受够AI生成的内容了！