AI探索指南

  1. 试了一下昨天这个海外产品 MuleRun,发现很牛啊

    试了一下昨天这个海外产品 MuleRun,发现很牛啊。

    从理念和效果上看都很厉害,感觉 Agent 产品要有新品类了。

    我眼睁睁看这个 AI 帮我打完了星穹铁道的每日任务。

    这个最强的核心能力是,每个用户都会有一个完整的虚拟机可以运行 Agent 帮你操作里面的软件,不只是浏览器。

    Agent 创建者可以把完成任务的环境建好,用户就能直接用这些自动化的 Agent。

    不是 Manus 那种你只能看到有限文件和界面的,你甚至可以自己操作里面的 Windows 电脑,这样想象力就丰富超级多了,Agent 终于拜托了 Office 三件套和网页生成。

    他可以帮你自动做游戏的日常,能帮你用 Blender 建模。里面甚至还有帮你自动打崩坏星穹铁道的每日任务的 Agent 。

    我亲眼看着他找到游戏的图标启动引导我登录之后开始自己操作角色和界面打对应的日常任务,太省心了,而且这个不死板,你可以指定任务完成的顺序和轮数以及完成哪些任务。

    我还用里面的 Blender Agent 让他创建了一个灯塔模型。

    里面还有帮你做视频的以及刷评论作图的 Agent,要是有邀请可以试试,很好玩。

  2. 我们可能要获得一个比 FLUX Kontext 更牛批的图像编辑模型了

    我们可能要获得一个比 FLUX Kontext 更牛批的图像编辑模型了

    lmarena 出现了一个叫 nano-banana 的图像编辑模型,非常牛批,效果很好

    试了一下在角色和场景还原度以及融合效果上完爆 FLUX Kontext

    👇下面是我跑的一些案例,搜了一下是谷歌的,他怎么全都牛皮啊,还有人管管吗

  3. 我们可能要获得一个比 FLUX Kontext 更牛批的图像编辑模型了

    我们可能要获得一个比 FLUX Kontext 更牛批的图像编辑模型了

    lmarena 出现了一个叫 nano-banana 的图像编辑模型,非常牛批,效果很好

    试了一下在角色和场景还原度以及融合效果上完爆 FLUX Kontext

    👇下面是我跑的一些案例#ai创造营##ai画图#

    搜了一下是谷歌的模型,他怎么全都牛皮啊,还有人管管吗

  4. PHC Perpetual Human Controller

    PHC Perpetual Human Controller
    该项目的目标是构建一个泛化的 motion representation,从今天的角度看,也可以称为 behavior foundation model。核心是构建一个 latent space,用于复用已学习的运动技能。
    这个概念在运动控制领域其实并不新。人类并不是每次面对任务时都要重新学习如何控制身体。我们的大脑中预存了一些基础 motor skills,部分甚至是先天具备的。我希望机器人也能具备类似的能力:通过预训练获得一组基本动作能力,然后在新任务中调用这些技能完成目标,这种方式称为 motor skill reuse,也常用于 character animation

    不是motion capture studio 只是 camera base
    AMASS 数据集:10000条motion capture数据(只有姿态 没有力的信息 PHC放了强化PPO去学力作用 - motion tracker)