CoT-VLA 用一张“想象中的未来照片”把大语言模型的“逐步思考”搬进机器人世界，让动作不再黑箱，让数据不再昂贵。留给我们的启发当 AI“会说会画”之后，“会想象”可能是通往通用机器人的下一站；若手机里的短视频都能变成机器人“脑内小剧场”，低成本大规模训练不再是梦。

首先，定义了两种抓取性分数：点抓取性分数SpSp和视图抓取性分数SvSv。点抓取性分数表示每个点的抓取可能性，视图抓取性分数表示每个视图的抓取可能性。

你是否听说过一种能在程序运行时，动态修改甚至替换代码的“黑魔法”？它无需改动任何源代码文件，仅凭一行赋值语句，就能让一个库、一个类的行为发生翻天覆地的变化。这就是在 Python 等动态语言中既强大又危险的技术——猴子补丁 (Monkey-Patching)。本文将从一个生动的比喻入手，通过代码示例，最终揭示像Unsloth这样的高性能AI库是如何利用它来“魔改”HuggingFace Trans

假设你已经有了一个可以正常运行的单卡PyTorch训练脚本，现在想让它支持高效的多卡训练。这些繁琐的配置劝退了无数开发者。本文将为你介绍 Hugging Face 的。库，并与原生DDP做清晰对比，让你明白它如何用最少的代码，实现最优雅的多卡训练。你的脚本现在已经具备了在任何硬件上高效运行的能力。如果你想用原生PyTorch DDP进行多卡训练，你。标题：PyTorch分布式训练太复杂？：三行代码

这篇论文提出了一种灵活的 6-Dof 抓取检测框架 FlexLoG，通过局部抓取模型和灵活引导模块，能够处理场景级和目标导向抓取。：在 GraspNet-1Billion 数据集上，FlexLoG 在相似和新颖的分割上分别实现了 10.4/9.83 和5.73/3.89 的性能提升，优于现有方法。：FGM 能够兼容全局（如抓取热图）和局部（如视觉定位）引导方法，生成高质量的抓取。LoG 采用基于

目前已经使用了几天时间， 写代码的体验还不错。发现一个不太好的地方是， 指令遵循有时候不是很好， 比如让它新建一个代码文件， 或者直接修改当前代码， 但有时候它并没有这样做， 只是在对话中写出代码，还需要手动插入或复制。默认支持 字节的豆包模型以及deepseek 等， 还可以自定义添加。更重要的是这些默认模型现阶段是免费使用的。

nvidia-smi 显示的版本是驱动的版本，而nvcc -V 显示的版本是cuda toolkit的版本。由于驱动版本是向下兼容的， 因此cuda toolkit版本小于等于驱动版本都可以正常使用。pytorch, cudadnn等要求的cuda版本都是指cuda toolkit的版本。

只需一行PowerShell命令，就能在Windows上实现。

通过jetson_release命令可查询nvidia边缘设备的软硬件版本。

argus/nvarguscamerasrc（NVIDIA Jetson 平台的 CSI 摄像头采集驱动和 GStreamer 插件）确实依赖本地物理 X11 环境，在远程 X11 转发（如 ssh -X）、虚拟 X11（如 xvfb、xdummy）等环境下经常会出错，常见表现包括：总结：依赖本地物理 X11 环境，远程 X11 转发和虚拟 X11 环境下经常会出错，建议在本地物理桌面环境下运行相