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LegoGPT —— 根据文本提示生成物理稳定的乐高结构

LegoGPT以端到端的方式根据用户提供的文本提示生成乐高结构。值得一提的是,生成的乐高结构物理上稳定且可搭建。 为了实现这一点,项目团队构建了一个大规模、物理稳定的乐高设计数据集及其相关标题,并训练一个自回归大型语言模型,通过下一个 token 预测来预测下一个要添加的积木。 为了提高最终设计的稳定性,在自回归推理过程中采用了有效的有效性检查和物理感知回滚,利用物理定律和装配约束来修剪不可行的标记预测。 实验结果表明,LegoGPT可以生成稳定、多样且美观的乐高设计,与输入文本提示紧密相关。 同时,项目团队还开发了一种基于文本的乐高纹理方法来生成彩色和纹理设计。其设计可以由人类手动组装,也可以由机械臂自动组装。 以及发布了新的数据集StableText2Lego,其中包含超过 47,000 个乐高结构、超过 28,000 个独特的 3D 对象,并附有详细的说明,以及代码和模型。

MNN LLM:让你手机本地也能跑 DeepSeek R1 还能支持多模态

在DeepSeek R1服务器不稳定令人困扰的背景下,MNN LLM应运而生。这是一款开源工具,支持本地部署、移动端运行以及多模态处理(如文生图、语音输入等)。通过模型量化与硬件优化,MNN LLM显著提升了推理速度与稳定性,同时解决了下载困难的问题。无论是Android、iOS还是桌面端用户,都可以轻松体验大模型的强大功能,真正实现“自己动手,丰衣足食”。 简介 你有没有因为 DeepSeek R1 的服务器不稳定而抓狂过?忙活半天就等到一句“服务器繁忙,请稍候重试”?如果你也深陷这个泥潭,不妨试试我们开源的 MNN LLM(https://github.com/alibaba/MNN/blob/master/project/android/apps/MnnLlmApp/README_CN.md,github 链接,欢迎 Star),并且它有以下特点: 本地部署:无需依赖远程服务器; 一台手机就能跑:愉快运行DeepSeek R1 Qwen 蒸馏 7B 模型; 多模态支持:文生图、语音输入全都可以。 关键是,再也不用担心服务器忙不过来了,真·自己动手丰衣足食! 先来看看效果吧: ▐A...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。