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当前版本为 v0.1，已实现核心教学画布、AI交互和绘图功能。 未来版本计划包括： 多学生会话支持（多人教学模式） 语音输入与语音讲解输出； AI课堂记录与复盘分析系统 知识评测模块（Assessment Agent） 课程体系化（Curriculum Framework）

当前版本为 v0.1，已实现核心教学画布、AI交互和绘图功能。 未来版本计划包括： 多学生会话支持（多人教学模式） 语音输入与语音讲解输出； AI课堂记录与复盘分析系统 知识评测模块（Assessment Agent） 课程体系化（Curriculum Framework）

详细介绍：https://t.co/v6vHiHo7U7 作者：@AcboxLiu GitHub： https://t.co/ShTf4vRTHz

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小互
Mon Nov 10 09:31:05
ChatTutor：可视化 交互式 AI教师系统 它不仅可以通过问答的方式完成知识答疑，还可以在旁边的画板上实时显示出交互式的视觉效果展示。 像人类教师一样讲解与演示... 它可以： 绘制数学图形 展示逻辑电路 模拟物理实验 生成知识导图 编写与讲解代码 例如： 绘制函数曲线、几何图形、统计图表 绘制物理模型、力学示意图等

ChatTutor：可视化 交互式 AI教师系统 它不仅可以通过问答的方式完成知识答疑，还可以在旁边的画板上实时显示出交互式的视觉效果展示。 像人类教师一样讲解与演示... 它可以： 绘制数学图形 展示逻辑电路 模拟物理实验 生成知识导图 编写与讲解代码 例如： 绘制函数曲线、几何图形、统计图表 绘制物理模型、力学示意图等

此外，还支持： 自动生成题目（Problem Generation）； 提供逐步解题过程（Step-by-Step Solutions）； 支持学生在白板上直接操作和提问。 这些特性使得 ChatTutor 能够承担“智能导师 + 可视化助教”双重角色。

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小互
Mon Nov 10 09:31:03
RT @dominiksumer: just finished this one, damn what a nice building experience .. one if the best sets I‘ve built so far perfect way to en…

RT @dominiksumer: just finished this one, damn what a nice building experience .. one if the best sets I‘ve built so far perfect way to en…

building @snappify_io & @VemetricHQ

avatar for Dominik Sumer ✨
Dominik Sumer ✨
Mon Nov 10 09:30:29
强，Yann LeCun、李飞飞、谢赛宁联手发布了最新多模态模型： Cambrian-S，让多模态智能具备空间超感知能力 多模态大模型虽然在图像和语言任务上表现强劲，但在视频理解，尤其是空间感知方面仍存在明显短板，模型只是看懂了一点画面，还远远没有“理解空间”和“记住发生了什么” 而真正的多模态智能不应只停留在看图说话的语义感知层面，应具备空间超感知能力 为此，他们共同提出了一个新目标、一个新基准、一个新模型、一个新的学习范式 1、新基准：VSI-SUPER，包含两个任务 VSR，要求模型在任意长度的视频中记住并回忆异常物体的空间位置与出现顺序 VSC，要求模型在多个房间、多个视角下持续计数目标物体，支持流式问答 这两个任务都无法通过简单扩大上下文窗口或暴力采样解决，需要模型具备真正的空间理解与记忆机制 2、Cambrian-S 在VSI-Bench上得分67.5%，Gemini-2.5-Pro为 51.5%， 在多个图像/视频基准上表现优异 但在VSI-SUPER上表现仍然不佳，说明仅靠数据扩展无法突破空间感知的瓶颈 3、新的学习范式：Predictive Sensing 目的是让模型不仅“看见”，还要“预测”和“组织”感知经验，主要是通过预测误差驱动记忆与事件理解 实验表明，这种方法在VSI-SUPER上显著优于Gemini-2.5 等商业模型，在超长视频（120分钟）上依然能保持稳定性能 #CambrianS #空间智能

强，Yann LeCun、李飞飞、谢赛宁联手发布了最新多模态模型： Cambrian-S，让多模态智能具备空间超感知能力 多模态大模型虽然在图像和语言任务上表现强劲，但在视频理解，尤其是空间感知方面仍存在明显短板，模型只是看懂了一点画面，还远远没有“理解空间”和“记住发生了什么” 而真正的多模态智能不应只停留在看图说话的语义感知层面，应具备空间超感知能力 为此，他们共同提出了一个新目标、一个新基准、一个新模型、一个新的学习范式 1、新基准：VSI-SUPER，包含两个任务 VSR，要求模型在任意长度的视频中记住并回忆异常物体的空间位置与出现顺序 VSC，要求模型在多个房间、多个视角下持续计数目标物体，支持流式问答 这两个任务都无法通过简单扩大上下文窗口或暴力采样解决，需要模型具备真正的空间理解与记忆机制 2、Cambrian-S 在VSI-Bench上得分67.5%，Gemini-2.5-Pro为 51.5%， 在多个图像/视频基准上表现优异 但在VSI-SUPER上表现仍然不佳，说明仅靠数据扩展无法突破空间感知的瓶颈 3、新的学习范式：Predictive Sensing 目的是让模型不仅“看见”，还要“预测”和“组织”感知经验，主要是通过预测误差驱动记忆与事件理解 实验表明，这种方法在VSI-SUPER上显著优于Gemini-2.5 等商业模型，在超长视频（120分钟）上依然能保持稳定性能 #CambrianS #空间智能

github：https://t.co/8frMV9sbsp

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AIGCLINK
Mon Nov 10 09:23:37
What I asked for at the Singaporean barber What I got at the Singaporean barber At least now I can finally join a monastery! 😂🙏

What I asked for at the Singaporean barber What I got at the Singaporean barber At least now I can finally join a monastery! 😂🙏

🇪🇺https://t.co/NdorAWqJC3 📸https://t.co/lAyoqmSBRX $125K/m 🏡https://t.co/1oqUgfD6CZ $40K/m 🛰https://t.co/ZHSvI2wjyW $38K/m 🌍https://t.co/UXK5AFqCaQ $16K/m 👙https://t.co/RyXpqGuFM3 $14K/m 💾https://t.co/M1hEUBAynC $6K/m

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@levelsio
Mon Nov 10 09:11:58
Laravel tip. These are available options when you run `php artisan make:controller`. Taken from a great website by @jbrooksuk - all Artisan commands with their options here: https://t.co/0tr02Leo5g

Laravel tip. These are available options when you run `php artisan make:controller`. Taken from a great website by @jbrooksuk - all Artisan commands with their options here: https://t.co/0tr02Leo5g

~20 yrs in web-dev, now mostly Laravel. My Laravel courses: https://t.co/HRUAJdMRZL My Youtube channel: https://t.co/qPQAkaov2F

avatar for Povilas Korop | Laravel Courses Creator & Youtuber
Povilas Korop | Laravel Courses Creator & Youtuber
Mon Nov 10 09:11:02
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