DeepSeek上脸实测：AR眼镜实时翻译老黄GTC演讲，完了还帮我划重点
DeepSeek上脸实测：AR眼镜实时翻译老黄GTC演讲，完了还帮我划重点DeepSeek、通义千问等大模型 + AR眼镜，打开GTC老黄演讲的姿势，可以是这样：
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5249 点击 2025-03-21 12:25
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DeepSeek、通义千问等大模型 + AR眼镜，打开GTC老黄演讲的姿势，可以是这样：
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大家好，最近感觉有点AI编程搞产品上瘾了😂。这次主要想和大家分享第二个小产品 art4kid.com 过程中遇到的挑战和收获。这个产品也是通过AI编程完成的，我所做的主要就是把握方向，发现问题，让AI思考问题发生原因然后解决问题，还有提供一些视觉。
如果你已经读过我们上一篇经典长文《DeepSearch/DeepResearch 的设计与实现》，那么不妨再深挖一些能大幅提升回答质量的细节。这次，我们将重点关注两个细节：
本文介绍了Search-R1技术，这是一项通过强化学习训练大语言模型进行推理并利用搜索引擎的创新方法。实验表明，Search-R1在Qwen2.5-7B模型上实现了26%的性能提升，使模型能够实时获取准确信息并进行多轮推理。本文详细分析了Search-R1的工作原理、训练方法和实验结果，为AI产品开发者提供了重要参考。
近年来，扩散模型在图像与视频合成领域展现出强大能力，为图像动画技术的发展带来了新的契机。特别是在人物图像动画方面，该技术能够基于一系列预设姿态驱动参考图像，使其动态化，从而生成高度可控的人体动画视频。
文本到图像（Text-to-Image, T2I）生成任务近年来取得了飞速进展，其中以扩散模型（如 Stable Diffusion、DiT 等）和自回归（AR）模型为代表的方法取得了显著成果。然而，这些主流的生成模型通常依赖于超大规模的数据集和巨大的参数量，导致计算成本高昂、落地困难，难以高效地应用于实际生产环境。
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从自动驾驶、机器人导航，到AR/VR等前沿应用，SLAM都是离不开的核心技术之一。
bolt.new、Cursor 之外，来自瑞典的 Lovable 是最近的一家 AI 编程新秀。