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【 Live2D 物理系統詳解 ✨ 】 很多人剛接觸 Live2D 時, 最容易卡住的部分之一,就是「物理系統」的調整。 為什麼頭髮擺動不自然? 為什麼耳朵會亂飄? 為什麼參數一動,整體重量感就不對了? 這次的教學影片,會詳細拆解 Live2D 物理系統的核心邏輯, 包含參數連接、慣性表現、延遲感、重量感與自然擺動的調整思路 💫 從基礎概念到實際應用, 一步一步帶你理解物理系統到底該怎麼做,讓模型動態更加自然流暢 ✨ #Live2D #Live2DTutorial #Live2DWIP

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Palantir 企業解決方案 DEMO Palantir 股價不斷上漲,你也許會好奇系統到底長怎樣,這支影片在介紹 Palantir foundry 的企業系統解決方案,主要用一個醫療供應鏈公司作為範例,說明如何運用該系統協助企業進行數位轉型。以下是幾個重要重點: 系統的核心功能主要在於處理多模態的資料輸入,包括電子郵件、圖片、語音訊息等。透過人工智慧的輔助,系統可以自動將這些不同形式的資料轉換成結構化的資訊,方便企業進行管理與分析。 在客戶服務方面,系統具備自動化處理的能力。它可以自動處理約 80%的一般性問題,讓客服人員將心力集中在處理剩下 20%需要人工介入的特殊案例上,大幅提升工作效率。 這個系統採用了無程式碼(no-code)的設計理念,讓一般使用者也能夠輕鬆建立各種商業邏輯與工作流程。系統中整合了多種人工智慧模型,包括開源的 whisper 語音辨識系統,以及 gpt 等語言模型。 在實際應用上,系統特別重視「邊緣運算」的概念,讓第一線工作人員能夠透過手機或平板電腦等行動裝置,即時存取所需的資訊。例如,維修技師可以透過系統快速找到相關的維修文件,並根據過往的維修紀錄,更有效地解決問題。 最後,系統的一大特色是具備「語意搜尋」(semantic search)功能,不只能搜尋關鍵字,還能理解搜尋內容的實際含義,並結合企業本身的知識體系(ontology),提供更精準的搜尋結果。 以上這些功能都指向一個目標:打造一個完全連結的企業系統,讓企業內部的資訊能夠更有效地流通,進而提升整體營運效率。這對現代企業的數位轉型來說,是一個相當重要的工具。

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今天得到殺破狼老師的關注 真的非常的開心 感謝老師給我2026年第一天的好彩頭 最近看到 Sentient 的產品負責人 Oleg Golev 分享了一段非常硬核但又讓人興奮的技術演示 講述了他們的 SERA-Crypto 是如何處理「多步推理」(Multi-hop Reasoning)的 Sentient 正在打破 AI 的笨拙感 讓 AI 從只會查資料的機器人 變成真正具備「多步推理」能力的智慧助理 這將徹底改變我們處理複雜任務的效率 3 個核心要點 🔸自主思考路徑 當 API 無法直接提供數據時 系統會自動判斷問題是「開放式」的 並主動切換到搜尋模式來尋找答案 🔸自我修正的推理循環 AI 在完成初步搜尋後 會回頭對照原始問題 如果發現資訊不夠完整 它會自動重新定義問題並開啟下一輪搜尋 直到滿意為止 🔸超越傳統工具的效率 不同於一般 AI 工具只能按部就班地執行(導致用戶漫長等待) SERA 能以合理的順序一次性處理市值、變動率等複雜金融計算 簡單來說,我們平常用 AI 查資料最痛苦的就是它問一答一 遇到複雜一點的金融數據 只要沒有現成的接口(API)AI 就會卡住 現在它會先判斷問題是不是開放式的 如果手邊沒資料 它會主動去搜尋 最厲害的地方在於 它會進行自我檢查 查完第一輪後發現還沒完全回答完你的問題 它會自動重組指令 再查第二輪 直到把前十大資產的新聞、市值變動和技術比率全部拼湊完整 我覺得這才是 AI 真正進化的標誌 未來的 AI 不應該只是等著我們餵指令的工具 應該具備主動解決問題的邏輯 當 AI 學會了邊做邊修正 我們就不再需要花時間教它每一步怎麼走 是可以直接拿走它產出的最終成果

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