
在CES2015上,XYZprinting 推出了一款名为da Vinci Jr.的3D打印产品。该3D打印产品,能够帮助你轻松打造你期待的专属美味。
使用da Vinci Jr.的3D打印机制作的专属美味
以下是此次展出的da Vinci Jr.的3D打印配置及其硬件参数:
1、该3D打印设备c尺寸为:420*430*380mm,重量仅有12kg。
2、支持英文/日文语言。
3、可通过USD接口及SD卡进行连接。
4、具有最新的FFF(Fused Filament fabrication)技术。
5、可制作的3D模型的最大尺寸为:15*15*15cm,模型厚度为100-400微米。
6、它具备一个打印喷嘴,打印喷嘴直径0.4mm,长度为:1.75mm。
7、支持windows 7+电脑软件和Mac OSX 10.8 64-Bit以上系统软件。
8、要求Windows系统电脑硬件具备x86 32/64-bit,2GB+内存,Mac电脑硬件具备x86-64bit,2GB+内存。
如下是在CES 2015现场采集到的制作演示Demo:
[video]uu=dfa091e731&vu=d037ede339&auto_play=1&width=600&height=450[/video]
好文章,需要你的鼓励
RGPO用"临时脚手架"破解大模型强化学习的奖励稀疏难题:先让模型独立解题,失败则分段放出标准解法引导重写,仅采纳经验证更优的答案。难题测试准确率从0跃至99.5%,语言模型平均分高出最强基线5.0分。
论文提出用MoE模型的路由器输出作为跨语言对齐目标,通过持续预训练对翻译句对施加路由KL散度损失,在不改变分词和架构的前提下让隐藏表示更接近,并在四个开源MoE模型、七种语言上验证了下游任务性能的一致提升。
DiffGate提出难度门控的教师指导机制,让验证器决定何时需要教师介入,仅对失败且困难的轨迹提供有界教师指导,结合GRPO强化学习,在数学与代码任务上显著提升解题覆盖率与跨领域迁移能力。
研究者用固定不变的16位二进制编码替代传统可训练词嵌入表,在17亿参数规模模型上训练1000亿token,证明模型仍可获得实质语言能力,揭示输入表并非必需,但性能略逊于可学习方案。