00:00 / 01:07
连播
清屏
智能
倍速
点赞5
00:00 / 00:41
连播
清屏
智能
倍速
点赞27
00:00 / 02:17
连播
清屏
智能
倍速
点赞6
00:00 / 00:56
连播
清屏
智能
倍速
点赞6
00:00 / 00:22
连播
清屏
智能
倍速
点赞13
00:00 / 00:16
连播
清屏
智能
倍速
点赞17
宝子们你们要的骏良小宝ai揉面教程来了 #骏良小宝ai揉面 骏良小宝ai揉面 #骏良小狗小宝ai揉面 骏良小狗小宝ai揉面 #骏良小狗小宝ai操面教程 骏良小狗小宝ai操面教程 #骏良小狗小宝ai操面片段 骏良小狗小宝ai操面片段 #即梦ai 骏良小宝 ai揉面 骏良小宝卖包子 ai 骏良小宝ai操面片段 骏良小宝 ai操面视频 骏良小宝ai操面怎么不见了 骏良小宝 ai操面 骏良小宝ai 骏良小狗 ai动画 骏良小狗小宝 ai操面 骏良小宝ai真人照 骏良小狗小宝ai操面 骏良小狗小宝ai操面片段 骏良小狗小宝ai操面教程 骏良小宝卖包子 ai 骏良小狗小宝 ai操面日常 骏良小狗 ai动画 骏良小狗小宝 ai 骏良小狗小宝馒头店 骏良小狗小宝 ai操面技巧骏良小宝卖包子 骏良小狗小宝ai操面教程 骏良小狗小宝ai操面片段 骏良小狗小宝ai操面 骏良小狗 ai动画 骏良小狗小宝的照片 骏良小狗胖宝宝日常 骏良小狗小宝年龄 骏良小狗动画怎么做 骏良小狗小宝ai操面片段 骏良小狗 ai动画 骏良小狗 ai合照 骏良小宝 ai跳舞视频 骏良小狗小宝的照片 骏良小狗胖宝宝日常 骏良抱小狗小宝吃醋 骏良小狗互动视频 骏良小宝卖包子 ai小宝 ai操面 小宝 ai蒸馒头 小宝 ai揉面 小宝 ai操面视频 骏良小狗小宝 ai揉面 小宝 小宝骏良 ai 小宝 ai操面 小宝ai照片 小宝ai特效 骏良小宝ai 小宝 ai换脸
00:00 / 00:18
连播
清屏
智能
倍速
点赞22
00:00 / 00:11
连播
清屏
智能
倍速
点赞41
🤫 懒人运动“邪修”丨无跑跳不伤膝盖 这个进阶方法叫做“意象训练”:即以第一人称视角想象自己完成某个动作,比如完成一次击球。 很多研究都证明了“意象训练”的有效性。2019年一项实验,将28个网球运动员分为两组。8周的训练后,使用意象训练的那组,发球更准、击球更快,整体水平也显著上升,而没有进行意象训练的另一组则没什么变化。还有很多其他研究也得出相同的结论。 科学家发现,当我们进行意象训练时,大脑中活跃的区域和实际运动时高度重合。也就是说,意象训练其实是一种彩排。这种排练能重塑大脑,能提高运动皮层的兴奋度,强化指挥运动的神经通路。而且,它还能优化神经系统对肌肉的控制,比如你做某个动作时的主动肌和对抗肌会配合得更默契。 小坞从科学家们的研究里总结了几个“意象训练”的小tips: 1. 沉浸式想象:在做意象训练时,想象自己从头到尾做某个动作,细节越多、越逼真,效果越好。比如感受发力的大小,甚至想象出手上工具的形状和重量。 2. 挑对时机练:身体疲劳会损害我们“心理意象”的能力。最好是在实际运动前、或者运动完半小时再来练习。 3. 多看高手,激活“镜像神经元”:平时多观察专业选手的动作,尤其专注你想改进的细节。“镜像神经元”是我们大脑中一种神经细胞,能帮你通过观察其他人的动作来学习和理解细节,形成运动记忆。 #健身 #运动 #减肥 #知识分享 #脑科学
00:00 / 02:01
连播
清屏
智能
倍速
点赞8
Qiuming1周前
Meta华人团队提出AI新训练方法 Meta(Facebook的母公司)的一篇主要由华人学者撰写的重要论文,提出了一种名为“早期经验”的新AI训练方法。这种方法能让AI智能体在没有老师(人类示范)或没有明确奖励信号的情况下,通过自己的尝试和犯错来自学成长,显著提升了AI的能力。 详细说明 1. 解决的问题:AI训练的两大难题 目前训练AI执行任务主要有两种方法,但各有限制: · 模仿学习:像学生抄笔记。AI学习人类的示范数据。但数据有限且昂贵,AI不会自己思考,遇到新情况就容易出错。 · 强化学习:像通过考试得分学习。AI通过环境给的“奖励”或“惩罚”来学习。但很多真实环境没有这种明确的“分数”,AI不知道自己做得好不好。 这篇论文的目标就是解决这个“既没有足够笔记,又没有明确分数”的困境。 2. 核心方法:“早期经验”范式 让AI像婴儿一样,通过自己的行动和观察结果来学习。即使没有外部奖励,AI自己行动的“后果”本身就是最好的老师。 论文提出了两种具体的学习策略: · 策略一:隐式世界建模 o 做法:让AI在脑海中模拟“如果我这么做,接下来会发生什么?” o 好比:你在脑子里模拟走不同路线去上班,预估哪条路更省时间。 o 效果:让AI更好地理解环境规律,做出更稳妥的决策。 · 策略二:自我反思 o 做法:当AI行动失败后,让它自己写一份“错题分析”,说明哪里做错了、为什么错、正确的思路应该是什么。 o 好比:考试做错题后,认真写下错误原因和正确解法,避免再犯。 o 效果:极大地提升了AI的推理和从错误中学习的能力。 3. 实验结果与优势 在八种不同的测试环境中,这种新方法表现出色: · 性能提升:任务成功率平均提升了约9.6%。 · 举一反三:在面对全新、未见过的情况时,表现也更稳健。 节省数据:即使减少一半的人类示范数据,采用新方法的AI表现依然很好。 打好基础:用“早期经验”预热过的AI,再进行传统的强化学习训练,最终成绩会更好。 4. 总结与意义 · 核心贡献:在“模仿学习”和“强化学习”之间架起了一座桥梁,让AI在缺乏奖励和示范数据的“荒野”中也能有效自学 https://arxiv.org
00:00 / 03:10
连播
清屏
智能
倍速
点赞1
00:00 / 00:53
连播
清屏
智能
倍速
点赞68