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这条不是炫技,是一段学生实操录屏复盘。 我们做的不是“跟着点按钮”,而是用项目式带练:从灵感到结构、从结构到模型、从模型到可呈现的作品——一步步把“想象”变成“拿得出手的成果”。 这次项目主题:借助 AI 工具制作《我的世界》生物/组件 工具组合:豆包 / 即梦(灵感与参考)+ Blender(真正建模落地) 我最喜欢的一幕是: 孩子一开始只说“我想做末影龙”,到最后能自己讲清楚—— 三视图怎么对齐比例、哪里该切割、哪里该挤出、曲线怎么走、结构怎么拼。 那一刻他不是在“上课”,他是在做一个属于自己的作品。 🎮 录屏复盘 ①:《我的世界》象棋 从一个基础体块开始,练的是“建模最硬的底层”: 三视图的运用:先把比例站稳 切割:把结构拆清楚 挤出:让形体长出来 项目式带练的意义:不是做完一个模型,而是学会“怎么做任何模型”。 🐉 录屏复盘 ②:末影龙躯干组件 这部分孩子明显进入“创作者状态”: 开始用更像工程的方式去思考结构。 路径曲线 + 曲线实体化:让走线更自然 布尔修改器:开孔/拼接更高效 环切:控制细节与面数 透视模式技巧:建模不被遮挡误导 做到这里,孩子会发现:AI给的是画面,而Blender给的是“可控的世界”。 📌 同步复习(未录屏,但同样是项目链路) 幽灵:阵列修改器、锁链结构、倒角、模块化建模 末影龙:贝塞尔曲线、曲线×网格混合建模、不规则形体绘制方法、阵列运用 🧠 我们的项目式带练不是“教会一节课”,而是让孩子获得三件事: 1)结构化思维:先拆解,再建模 2)作品表达:能讲清楚“我怎么做出来的” 3)AI时代的创作力:会用AI,更能把AI落地成作品 如果你家孩子也爱《我的世界》,很适合用这种路径: 玩家 → 创作者(真的会越学越上头) #项目式学习 #项目式带练 #Blender建模 #AI建模 #豆包 #即梦 #我的世界 #Minecraft #少儿3D建模 #3D打印 #科技美育 #学生作品 #空间思维 #玩家变创作者
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三四千预算闭眼冲!✅家用中端电视天花板来了! 还在纠结三四千和八九千的电视差在哪? 家用追剧、看综艺,三四千中端款真的完全够用,没必要花大价钱当摆设! ✨【音质不闷声 全场景适配】 前置回音壁设计,内嵌/壁挂/座装都不闷音 双独立AI音质芯片+杜比全景声 声音纯净通透,立体感直接拉满 🖥️【墨晶屏 白天黑夜不反光】 双层AG抗反光+LR超低反层 白天开窗、晚上开灯,屏幕都不晃眼 观影完全不受光线干扰 🎨【画质良心 不输高端机】 96% DCI-P3广色域,色彩真实鲜活 320个控光分区+1300nits峰值亮度 画面明暗清晰、无光晕 日常追剧看片,和七八千机型差距极小 💡【中高端标配芯片】 MT9653主控芯片,海信/小米/TCL同款 4K高刷、AI画质增强、运行流畅度全在线 🎮【游戏党放心入】 4个满血HDMI2.1接口 4K 150Hz原生高刷,无延迟、不拖影 玩游戏丝滑不卡顿 👀【六重护眼 久看不累】 20000Hz高频调光+莱茵低蓝光 RGB智能光感+MEMC防抖+无频闪+儿童护眼 老人小孩长时间看也不伤眼 🎬【影音党专属福利】 内置7500+部4K大片,0广告 在家直接享影院模式 128G超大内存,随便存随便下 ✅ 总结: 三四千价位,音质、屏幕、画质、游戏、护眼全拉满 家用性价比拉满,闭眼入不亏! #vidda电视 #vidda发现xmini #vidda #性价比电视 #电视推荐
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这段视频取材自“两分钟论文”,这是一个纯公益性质的科普频道,由卡尔洛伊博士创办,致力于将极其复杂的学术论文简化为普通人也能听懂的视听盛宴,可说是声名卓著,被业内称为“宝藏频道”。我是科普知识搬运工周教授,为保持视频的原汁原味,我除了将内容写成下面这段科学小品外,仅仅将字幕翻译成中文,😉顺便让大家练练听力。 在人工智能的广阔天地里,科学家们不断挑战自我,创造出令人瞠目结舌的实验。今天,让我们一同揭开四个让AI研究人员困惑的实验的面纱,探寻那些跳出传统思维定势的创意与智慧。 首先,一个关于机器人行走的实验引发了科学界的惊叹。当要求机器人尽量减少移动量时,它们竟然声称可以达到0%的脚部接触地面。这一看似不可能的承诺,最终通过机器人的肘部翻转行走得以实现。这种突破传统的行走方式,仿佛是机器人世界中的一场舞蹈,优雅而独特。 接着,另一个机器人手臂实验同样令人称奇。起初,机器人成功学会了使用夹爪抓取立方体,但当夹爪损坏后,科学家们预期会看到一台可怜的机器人试图推动箱子移动。然而,现实却出乎意料,机器人并没有用手指,而是找到了一个完美的角度,通过砸碎立方体来解决问题。这种对当前任务的严肃奉献精神,让人不禁为机器人的智慧喝彩。 在寻找食物和避开有毒物体的实验中,机器人展现出了惊人的合作能力。它们学会了使用灯光相互传达信息,共同提高生存概率。而当奖励系统被引入时,机器人竟然学会了通过欺骗彼此来增加获胜机会。这种源于简单神经网络的行为,令人震惊地揭示了AI的复杂性和智慧。
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