就是用很多“点”来表示一个物体或场景的三维形状和结构。（用点描绘的3D画，好比素描，但不是用线条勾勒，而是“点点点点”拼出物体形状）这正是点云的核心特征。自动驾驶汽车的“大脑”看到的就是类似这样的数据，并通过算法来解读这些点，从而“看懂”世界。在自动驾驶系统中，，是决策与规划的基础。这就依赖于。点云本质上是由激光雷达（LiDAR）等传感器扫描生成的的集合。每一个点都精确记录了物体的空间信息和表面特

CUDA是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，旨在利用GPU（图形处理器）执行通用计算任务，超越传统的图形渲染用途。加速计算密集型任务：如矩阵运算、深度学习训练、科学模拟，通过GPU的大量核心实现数据并行处理。异构计算架构：CPU（主机）负责逻辑控制和任务调度，GPU（设备）专注于大规模并行计算，二者协同提升效率。价值：通过GPU并行化，解决计算瓶颈，特别适合：大规模数据处理（图像/视

教会一个智能体（比如机器人、游戏AI、推荐系统）通过和，学会在某个中完成特定任务的最佳策略。智能体要找到一个，这个策略告诉它在每个状态下该做什么动作，使得。就像玩游戏要通关得分最高，投资要长期收益最大。当你在教一只狗狗学新动作（比如坐下）。

通过这个例子，可以看到 GANs 的具体实现其实是将生成器和判别器的对抗思想转化为代码。生成器从噪声生成图像，判别器判断真假，两者交替训练，最终生成器能生成逼真的手写数字。如果运行这段代码，经过足够多的轮次（比如 100 轮），会发现生成的图像越来越接近真实的 MNIST 数字。附：论文中提到了马尔可夫链（Markov Chain）和近似推理网络（Unrolled Approximate Infe

数据可信流通的政策指导，即数据二十条：建立数据来源可确认、使用范围可界定、流通过程可追溯、安全风险可防范的数据可信流通体系（1）能力预期与不可能三角：安全要求，功能复杂度，单位成本（2）未来多种技术路线并存，安全分级平衡性能成本需求（3）隐语可信隐私计算技术实践，开源共建全栈密态流转支撑能力

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视觉提示是一种“以例示教（learning by example）”的交互模式。用户不是用文字描述，而是直接在图像上提供一个视觉示例，让模型去理解这个示例背后的概念，并在其他地方或图片中找到相似的实例。这个示例可以是一个物体的截图，或是一个精确的边界框。DINO-R1 不仅仅是一个性能更好的检测模型。从传统的"模仿标准答案"（SFT），转变为"在内部竞争中追求卓越"（最大化相对优势 RA），同时不

准备数据：将一句话“大模型爱学习”转换成数字ID，并复制一份作为标签。inputslabels并行预测：模型接收inputs，并行为每个位置输出一个对下一个词的预测（logits移位对齐：将labels向左移一位，使得模型的预测logits[i]与正确答案对齐。计算损失：在每个位置上，使用交叉熵比较模型的预测和正确答案，计算出损失。累加损失：将所有位置的损失相加，得到总损失。更新模型：根据总损失，

区块链 =

尽管在自动化生成的代码质量和目前的定价策略上仍有改进的空间，但它在自动化处理开发中“体力劳动”方面的能力已经非常显著，尤其在提升团队协作效率和进行 legacy 项目维护方面潜力巨大。从理解用户的需求指令，到解读现有代码库，再到执行修改、运行测试并最终提交 PR，Devin 都能独立完成，无需人工的频繁干预。例如，用户只需给出“将项目从 JS 迁移到 TS”的简单指令，Devin 就能自动处理文件