Keep on to blur preview images; turn off to show them clearly
Sharp Monocular View Synthesis in Less Than a Second Contributions: • End-to-end architecture: We design a novel network architecture that can be trained end-to-end to predict high-resolution 3D Gaussian representations. • Robust and effective loss configuration: We carefully choose a series of loss functions to prioritize view synthesis quality while maintaining training stability and suppressing common visual artifacts. • Depth alignment module: We introduce a simple module that can effectively resolve depth ambiguities during training, a fundamental challenge for regression-based view synthesis methods.
Paper: https://t.co/KivbS9V8lR Project: https://t.co/tsFCwbda9D Code: https://t.co/KivbS9V8lR
给 https://t.co/EvGjFF9kAo 模板新增了两个数据统计工具：Umami 和 Rybbit Umami 展示纬度比 Plausible 更丰富些。 Rybbit 不仅有数据统计功能，还能录屏用户使用过程，让你更直观分析网站哪里需要优化。 现在模板支持了 GA、Plausible、Umami 和 Rybbit，基本上把主流的统计工具都集成好了，大家可以选择自己顺手的工具了，只需要填写环境变量即生效，无需修改代码。
⛵️全栈工程师，出海开发者，Next.js 手艺人 ｜ Next.js SaaS 模板：https://t.co/YzCDmGttme ｜ Nextjs 中文文档：https://t.co/Ek37EFh3tI ｜ 开源：https://t.co/vMeadXy9OD
与其把 RetrieveMemories 做为 tool 交给 LLM 使用，不如把你的软件的 search chat history 功能打磨地丝滑一点，然后把这个功能包装成一个 SearchChatHistory tool 交给 LLM，让 LLM 在执行任务的过程中像人类一样不停地变换关键词搜索历史聊天记录来找寻丢失的记忆
I built a Cursor-like experience plugin for Neovim: avante.nvim I am building Alma now: https://t.co/pfq9srNgsd
用了一年多 Cursor，又换回 VS Code 了，Cursor 作为编辑器的更新太激进了，影响我的编辑器使用习惯了，Cursor 会员还没到期，只有需要用 Cursor AI 的时候才用 Cursor 了。
程序员，开发过 2 个 iOS App，几个不知名的浏览器插件，几个小程序。喜欢看动画、漫画、轻小说和网文。希望早日成为自宅警備員。
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Founder and CEO of https://t.co/5MjtfpwEU3 | Your guide to radiance fields | Host of the podcast @ViewDependent | FTP: 279 | discord: https://t.co/lrl64WGvlD
我个人理解的做AI Agents评估打分的思路： 1、内部专家打分 先通泛搜索这个领域的所有知识或图书，或他人的方法论 找到专家们的方法，然后把这些方法抽象量化出几个维度的要素，这就形成了一个评估框架 接下来，找到大量的case数据集，进行专家人工打分 当然，也可以训练一个Agents进行打分，对齐专家打分结果 2、模型打分 在这个具体的场景下，切换不同模型来跑相同的数据集，以获得打分结果，以便找到该场景下的SOTA模型 3、对比打分 把自己的Agents和竞品Agents放在一起去打分评估 相同的输入，拿到不同的结果，再回归到第一步去评估，以便了解自己和竞品之间在具体场景下的差异 4、专家用户打分 寻找专家用户，听取他们的打分维度和NPS，以便迭代优化修正评分框架 ----- 千万不要让普通用户来打分，这个打分会失效。 可以询问普通用户NPS，但千万别让外行指导内行。 一个产品结果好不好，专家用户是可以判断的。 这里的专家不是只内部行业专家，而是外部的专家用户。 专家用户往往是意见领袖，他们的偏好是会放大影响大众用户的。 也就是说这类用户是大众用户的品味聚集器，所以他们的打分更具参考价值
Believing is seeing