程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、机器学习5大经典原创系列集锦与总结作者：July--结构之法算法之道blog之博主。时间：2010年10月-2018年5月，一直在不断更新中..出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v。说明：本博客中部分文章经过不断修改、优化，已集结出版成书《编程之法：面试和算法心得》。前言开博4年有余，...

真没想到，举例视频生成上一轮的集中爆发才过去三个月，没想OpenAI一出手，该领域又直接变天了自打2.16日OpenAI发布sora以来，不但把同时段Google发布的Gemmi Pro 1.5干没了声音，而且网上各个渠道，大量新闻媒体、自媒体(含公号、微博、博客、视频)做了大量的解读，也引发了圈内外的大量关注，很多人因此认为，视频生成领域自此进入了大规模应用前夕，好比NLP领域中GPT3的发布一

如本文开头所说，当我们把各种模型都微调一遍之后，发现最终还是得回归到数据上，其中一个便是提高review的质量在我们之前的一系列工作中，我们针对一篇篇论文的多个review做多聚一，且摘要出多个要点，从而，一篇paper 一条review，最后，就可以弄成qa对 去微调开源模型而之前5k 15k条paper-review数据对中的review，就是根据旧prompt 通过GPT3.5 16K摘要出

22年9月，来自TAU的研究者们通过此篇论文《》提出了运动扩散模型MDM，在该文中，作者通过在无分类器的方式下对CLIP进行条件化来实现文本到动作的转换，类似于文本到图像如下图所示「运动扩散模型（MDM）通过在给定文本提示的情况下生成多样化的动作，反映了文本到动作映射的多对多特性，其中，较深的颜色表示序列中的较晚帧，即最后生成的帧。

如此文《》所讲Google作为曾经的AI老大，我司自然紧密关注，所以当Google总算开源了一个gemma 7b，作为有技术追求、技术信仰的我司，那必须得支持一下，比如用我司的paper-review数据集微调试下，彰显一下gemma的价值与威力。

动态规划算法解LCS问题作者 July 二零一零年十二月三十一日本文参考：微软面试100题系列V0.1版第19、56题、算法导论、维基百科。第一部分、什么是动态规划算法 ok，咱们先来了解下什么是动态规划算法。动态规划一般也只能应用于有最优子结构的问题。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解(对有些问题这个要求并不能完全满足，故有时需要引入一定的近似)。简单地说，问题能

人形机器人是一种多功能的形态，支持多种机器人任务和应用，包括双手操作[1–3]、双足行走[4–7]和灵活的全身控制[8–14]。尽管这些努力展示了令人印象深刻的成果，每个项目都根据其特定任务和场景使用了不同的全身控制公式。

还开始研究一系列开源模型(包括各自对应的模型架构、训练方法、训练数据、本地私有化部署、硬件配置要求、微调等细节)​该项目部分一开始是作为此文《》的第4部分，但但随着研究深入 为避免该文篇幅又过长，将把『第4部分 开源项目』抽取出来 独立成本文。

对本博客比较熟悉的朋友知道，我司论文项目组正在基于大模型做论文的审稿(含CS英文论文审稿、和金融中文论文审稿)、翻译，且除了审稿翻译之外，我们还将继续做润色/修订、idea提炼(包含论文检索)，是一个大的系统，包含完整的链路由于论文项目组已壮大到18人，故目前在并行多个事，且我也针对idea提炼做一下技术探索

今年十一7天假期期间，一半的时间都在改本博客内的上一篇文章《从Fast-UMI到Diff-Control：分别改进UMI的硬件及其所用的Diffusion policy(含ControlNet详解)》，改完之后，接下来计划要写的博客包括且不限于。然10.7日晚，又无意中看到了「UMI on Legs和Helpful DoggyBot」这两个工作，前者把UMI机械臂放到机器狗背上(适合我司之前去一个