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⏩谷歌员工集体打脸劈柴，25%新代码AI生成夸大事实！Linux之父怒斥90%都是营销
这篇文章讨论了谷歌CEO劈柴关于AI生成代码的言论引发的争议，指出谷歌内部员工对其夸大AI生成代码比例的反对意见。文章提到，尽管劈柴声称超过25%的新代码由AI生成，但许多程序员认为AI工具如Copilot并未显著提高生产力，反而可能导致更多的错误和维护问题。Linux之父Linus Torvalds也批评AI的实际应用与市场宣传之间的差距，认为大部分AI相关的宣传是营销噱头。文章还提到谷歌内部推出的新模型Goose，旨在提升开发效率。整体来看，文章深入探讨了AI在软件开发中的实际应用及其局限性，具有较高的相关性和深度。
⏩开源视频生成天花板？最强搅局者Mochi 1免费直出电影级特效
本文介绍了开源视频生成模型Mochi 1的发布，强调其在AI视频生成领域的创新性和影响力。Mochi 1由Genmo开发，具备影视级效果，用户可以免费体验并生成高质量视频。文章详细描述了模型的性能，包括运动质量和提示依从性，并提供了开放权重和源代码的链接。通过实际体验，作者展示了模型生成的多种视频效果，尽管存在一些瑕疵，但整体表现令人满意。Mochi 1的发布被视为对现有视频生成技术的重大突破，吸引了广泛关注。
⏩Jim Fan全华人团队HOVER问世，1.5M小模型让机器人获「潜意识」！
本文介绍了由全华人团队提出的HOVER（人形通用控制器），该控制器仅用1.5M参数模型便能实现人形机器人的全身控制。HOVER通过多模式策略蒸馏框架，整合了不同的控制模式，支持在多种任务间无缝切换，显著提高了人形机器人的运动灵活性和效率。文章详细阐述了HOVER的训练过程，包括Oracle策略的设计、状态空间和奖励系统的构建，以及域随机化的应用，以确保模型在现实世界中的有效性。HOVER的创新之处在于其能够模拟人类的潜意识处理，提供了一种稳健的控制解决方案，推动了人形机器人技术的发展。
⏩英伟达团队机器训练新方法！仅5次演示让机器生成1000个新demo，李飞飞高徒与徒孙联手出品
英伟达提出了一种新方法DexMimicGen，通过仅5次人类演示，能够生成1000个新的机器人操作示例，显著提高了机器人在仿真环境中的任务成功率，最高可达97%。该方法解决了机器人训练数据不足的问题，展示了生成式学习的潜力，并在实际应用中表现出色。
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com/article/133629a6-152d-8069-a8ec-e77b1d610083
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