Sebastian博士在东京大学Taku Komura教授团队读博期间，连续五年每年在SIGGRAPH发表论文，最终搭建出接近商业化的角色控制系统，GitHub上的AI4Animation项目收获7.4k星标，最后一篇《DeepPhase》更是拿下SIGGRAPH最佳论文，这份坚持和成果令人敬佩。他的研究轨迹清晰可见：从早期的周期性运动控制，到复杂运动组合，再到非周期动态控制，一步步攻克行业难

#Sebastian博士 #角色控制系统 #SIGGRAPH最佳论文 #技术突破 #科研精神

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dontbesilent

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绝大多数知识博主都在基于有限的、二手的、索然无味的信息差去变现压根不研究业务，毫无科研精神比如，短视频开头和短视频选题，二者之间的关系是什么，有几个人能讲清楚？可是这是基础问题，这都搞不清楚，还教人做自媒体做个屁

howie.serious

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之前很多人（包括 ilya）都认为预训练的时代已经终结。但是，gemini 3.0 pro 的突破，是包括但不限于预训练的突破。不论是在数据，还是预训练的方法上，google deepmind 一定做到了什么厉害的事情。

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Feiteng

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和自身经历有点像，mini版本科数学专业没怎么学过编程研究生也是数学老板比较牛，实验室机器从2010年就高配NV GPU，硕士两年 2012-2013 猛学机器学习、深度学习，练习 coding 实习offer mentor考完、老板还能面SVD分解，mentor和老板二人拒了他们上交学弟把位置给了我，接触开源项目 kaldi、把CNN成功运用到语音识别系统上，词错率降低10%，这段经历