Доделал свой старый проект - инструмент для восстановления ориентации объектов в пространстве на основе опорных компонентов. Работает в Autdesk Maya.
Основные возможности.
▫️просто выделите опорные (обычно симметричные или осевые) компоненты и укажите куда их ориентировать
▫️ операции для доворотов и центрирования
▫️ восстановление исходного расположения после восстановления трансформаций
▫️работает как с одним объектом так и с группой
▫️ открытый API для интеграций с другими инструментами и автоматизаций
Все действия происходят с векторами и матрицами объектов, поэтому всё достаточно быстро.
Где может применяться?
🪑Нередкая проблема - собрали лейаут сцены и зафризили, или даже смержили всю геометрию в один большой меш. Требуется вернуть все объекты в "Т-позу", сохранить отдельно и расставить обратно в сцену, но с правильными трансформациями.
Инструмент как раз заточен под такую работу.
🌲Заскатерили инстансы и потом конвертнули в меш. Нужно обратно преобразовать в инстансы. Здесь поможет API который восстановит положение каждого инстанса в нуле и вернёт его обратно в исходное положение, но с правильными трансформациями. Останется забрать матрицу с объекта для инстанса.
Быстрое превью функционала:
▶️https://www.youtube.com/watch?v=JvlHa0NEXu8
Документация и код здесь:
🌍https://github.com/paulwinex/pw-maya-restore-orient
#release#source
Little Language Lessons
https://labs.google/lll/en
最近谷歌创意技术专家推出的基于 Gemini 最新模型的实验作品 Little Language Lessons,用 AI 驱动学习语言。
它主要由 3 部分微型学习实验场景组成。Tiny Lesson:随时学习单词、句子和用法; Slang Hang:学习母语使用者的习惯;Word Cam:直接 AI 驱动的识图识场景教语言功能。作者在介绍文档中给出了提示这些提示词,可以拿来自己学习。
这个玩具确实非常精美、有趣,值得使用。现在学习可选择场景太多了,间隔重复、沉浸翻译、语音对话、AI 生成,学吧。
最近 Notion CEO 提到 Notion = Lego + Al + tools for thought,同时能驾驭这三者的人很少,对这三者感兴趣和深耕的也不多。我倒是觉得 Google 有这个调性,各种分支的实验作品,以及 Steven Johnson 领导的 NotebookLM,作为 AI 驱动的思维工具,称得上也非常好用。
相关链接
介绍文档:How It’s Made: Little Language Lessons uses Gemini’s multilingual capabilities to personalize language learning
#tft#AI
一篇 PKM 与 AI 结合的最新研究论文
Creating Automatic Connections for Personal Knowledge Management
最近一位 X 佬在 Springer Nature 上发布了一篇关于个人知识管理(PKM)与大型语言模型/自然语言处理集成的 AI 应用研究。作者参考了很多笔记软件如 RR 这些,在论文主页 Notes 可以查看,主要提到了 Tana AI 助手的文本探索、Obsidian 图谱和 Readwise 的 AI 应用等,利用 AI 在个人知识管理领域轻松拉起整个知识图谱节点的研究。
这篇论文有个在线版本可以直接查看,论文还参考了 47 条书籍文献,如前两条 Sönke Ahrens 的聪明笔记和第二大脑书籍参考,以及语义分析/知识图谱等研究引用,可在主页查看
这篇论文基本踩到了我的「发布癖」上,PKM 与 AI 的交媾,诞出人类智识意义上的放大和命题延伸,即我前面提到过的 IA(intelligence amplification),这也是我一直在探索的领域。
这里几篇我喜欢的关于工具的技术文章,再分享。这个领域我还比较期待两位 K 神的研究分享,Karpathy 和 Kepano.
- Andy Matuschak 关于革命性思维工具的理解:How can we develop transformative tools for thought?
- Roam Research 白皮书 Roam White Paper.
- 没有银弹丨Fred Brooks 关于软件开发困难论述的经典论文
相关链接
1 Roam Research 复兴之后丨创新、式微及其影响
2 Intelligence Amplification
3 工具如何错误地塑造我们丨异化
4 On shortification of "learning"丨学习的简化
5 博客 2.0 时代丨知识库与数字花园
#TfT#AI