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开荒
I built a Cursor-like experience plugin for Neovim: avante.nvim
Paper: https://t.co/NEBweZNnwG
Your guide to radiance fields | Host of the podcast @ViewDependent | Founder and CEO of https://t.co/5MjtfpwEU3 | FTP: 279 | discord: https://t.co/lrl64WGvlD
4D Neural Voxel Splatting: Dynamic Scene Rendering with Voxelized Guassian Splatting Contributions: • Unified 4D Voxel Architecture: We extend 3D voxel grids to 4D by treating time as an additional dimension in the voxel feature space. This enables temporal-aware Gaussian generation that adapts both spatially and temporally. Unlike Scaffold-GS, which generates static Gaussians, our voxels produce time-varying Gaussians through learned temporal features. • Selective Deformation Strategy: Through extensive experimentation, we identified that deforming all Gaussian properties leads to training instability. We introduce a selective approach that only deforms geometric properties (position, scale, rotation) while keeping appearance properties (color, opacity) fixed, significantly improving convergence and quality. • View-Adaptive Refinement: We propose a novel refinement mechanism that identifies and selectively improves underperforming viewpoints through adaptive densification, addressing temporal inconsistencies without global overhead. • Memory-Efficient Design: Our framework achieves O(fV + F) memory complexity instead of O(N · T), making dynamic scene rendering feasible on consumer GPUs.
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My new video. 3-in-1: Laravel Project with ALL THREE Starter Kits (comparison) https://t.co/tiv2ihtDsZ I've created a project from a real Upwork job with three starter kits: Livewire, React, Vue. Also, we'll look at the numbers, which starter kit is more popular.
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2025年的一天，Google的会议室里，一场持续四小时的内部会议刚刚结束。 屏幕上展示着最新数据：他们的AI模型Gemini用户已达4.5亿，云服务年收入突破500亿美元，自研的TPU芯片正成为全球AI算力的核心之一。 但会议室里的气氛并不轻松——十年前，就是在这样的技术优势下，他们发明了Transformer，却让OpenAI和Anthropic从自己的实验室里"走"了出去。 一、从微厨房到核心引擎（2000-2007） 一切的起点，藏在Google早期的微厨房里。 2001年的某个午餐时间，工程师George Herrick和刚入职的Noam Shazeer聊起一个想法："如果能压缩信息，就等于理解信息。"当时没人在意这个闲聊，直到他们决定用整个周末验证这个猜想。 在那个"人人都能尝试新想法"的时期，Sanjay Ghemawat——Google最顶尖的工程师之一——只说了一句"我觉得这很酷"，就给了他们坚持的底气。他们花三个月搭建了一个基于互联网文本的概率模型，能预测下一个词出现的概率。这个被命名为PHIL的系统，不仅成了搜索"你是不是要找"的拼写纠正功能，还在2003年被Jeff Dean改造成AdSense的核心——那个让Google广告收入暴涨的系统，至今仍在创造巨额财富。 二、AI黄金十年（2007-2017） 2007年，Google翻译的首席架构师Franz Och带着一个"12小时翻译一个句子"的项目找到Jeff Dean。三天后，Dean用并行计算技术将时间压缩到100毫秒——这就是深度学习在产品中的首次惊艳亮相。 与此同时，斯坦福AI实验室的Sebastian Thrun被Larry Page"收购"进Google。他带来的不仅是AI教授团队，还有两个未来的关键人物：后来OpenAI的Sam Altman和Meta的Chris Cox。2011年，Andrew Ng、Jeff Dean和Greg Corrado启动了"Google Brain"项目，用16000个CPU核心在YouTube视频帧上训练出能"认出猫"的神经网络。当这个结果在全员大会上展示时，所有人都意识到："AI时代来了。" 2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中掀起深度学习革命，而Google则用5.5亿美元收购了DeepMind。这家由Demis Hassabis创办的公司，后来用AlphaGo让世界见证了AI在围棋领域的突破。 三、Transformer：改变世界的"猫论文"（2017） 2017年，Google Brain的八人团队发表了《Attention Is All You Need》。这篇论文用"注意力机制"彻底改写了语言模型的历史，成为GPT、LLaMA等一切大模型的基础。但当时的Google内部，对此的反应更像是"这是下一个技术迭代"——没人预料到，这会成为OpenAI崛起的直接导火索。 论文的主要作者Noam Shazeer曾向领导层提议："我们应该用Transformer重构整个搜索系统"，但被以"安全风险"为由搁置。更讽刺的是，他们的实验模型需要五轮对话才能继续，被内部戏称为"五轮机器人"。 四、ChatGPT的惊雷（2022） 2022年底，当ChatGPT以"史上最快达到1亿用户"的速度引爆全球时，Google才真正意识到危机。Sundar Pichai立即启动"Code Red"计划——全力追赶。 2023年，Google推出Bard，却因一个事实错误导致股价单日暴跌8%。直到2024年，整合了DeepMind和Brain的Gemini 1.5发布，拥有100万token上下文窗口，才算真正与GPT-4分庭抗礼。 五、创新者的困境 今天的Google拥有顶级模型、自研芯片、庞大云服务和全球最大的搜索流量，但依然面临抉择：是全力押注AI，还是保护每年数百亿美元的搜索广告收入？ 内部有人说："Google就像一个手握核武器的国家，却不敢轻易开火。"他们担心激进投入会动摇根基，又害怕保守会错失未来。但历史往往证明，真正的巨头会在危机中找到破局点——就像当年AdSense和YouTube的诞生。 六、未来的十字路口 Google正以"快速但不鲁莽"的节奏推进：统一AI团队、加速模型迭代、探索新商业模式。Gemini已整合进搜索、云服务和企业应用，甚至开始测试自动驾驶的AI决策系统。 但AI的战争才刚刚开始。OpenAI的GPT-5、Anthropic的Claude 3、微软的Copilot 4，以及无数创业公司，都在争夺下一个万亿市场。Google能否用它的全栈优势，在这场"AI搜索"的战役中重新定义自己？ 25年过去，从微厨房的一个想法到如今的AI巨头，Google的故事仍在继续。或许正如Jeff Dean常说的："真正的创新，往往藏在没人看好的角落。"而这一次，他们能否抓住那个改变未来的"角落"？答案，将在未来五年揭晓。
从投资领域转到创业：找工作、找面试题、改简历、模拟面试. 创业（冷启动）｜AI , AIGC ｜ 安全技术｜RAG | 时空智能 | 认知心理学｜智能体 ｜ 生命科学 ｜ 强化学习 I built open source software at https://t.co/b69DXZhcyR