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微软研究院发布 RenderFormer,基于 Transformer 的神经渲染模型

微软研究院近日发布了RenderFormer,这是一个纯机器学习的神经架构,旨在通过机器学习完全替代传统图形计算,实现全功能3D渲染,无需传统图形计算。 RenderFormer整体架构如下: 双分支Transformer架构:分为视角无关(View-Independent)和视角相关(View-Dependent)两个阶段。视角无关阶段通过自注意力机制捕捉阴影、漫反射等全局光照效果;视角相关阶段通过交叉注意力机制建模可见性、反射等视角依赖效果。 相对空间位置编码:创新性地采用改进的旋转位置编码(RoPE),基于三角形的3D空间位置而非序列索引,保持场景平移不变性。 据介绍,RenderFormer是首个证明神经网络能学习完整图形渲染流水线的模型,支持任意3D场景和全局光照效果,无需依赖光线追踪或光栅化技术。它通过三角形令牌(triangle tokens)表示3D场景,编码空间位置、表面法线及材质属性,结合光线束令牌(ray bundle tokens)处理视角信息,实现端到端渲染。该成果已获SIGGRAPH 2025接收并开源。 https://microsoft.github.i...

北京中小学全面开设人工智能通识课

据报道,自2025年秋季学期起,北京市1400余所中小学全面开设人工智能通识教育课程,覆盖183万余名中小学生,成为全国首个省级全域推进人工智能通识教育的地区。 报道称,课程资源方面,首批覆盖全学段的 160 套市级课程资源已上线,每套资源包含 15 分钟左右的核心教学视频、教学指南及活动任务单; 通过「视频 + 工具 + 任务单」模式满足教师授课、备课及学生自主学习 3 类场景需求,搭建 AI「课程超市」和「应用超市」,为课堂教学提供基础支撑。 市教委相关负责人表示,北京市将持续优化人工智能教育课程资源,结合教学反馈迭代更新;开展应用示范校评选和优秀案例推广,形成可复制经验。 同时,负责人还表示,要深化「京娃」系列智能体研发,拓展「AI + 教育」应用场景等,以首批课程资源为起点,力争将北京中小学人工智能教育打造成全国标杆,真正让数字技术赋能每一位师生,为培养担当民族复兴大任的时代新人奠定坚实基础。

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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