LeWM 世界模型复现
复现说明：本文记录在 PushT 环境下复现 LeWorldModel (LeWM) 的完整过程。实验在个人笔记本（RTX 5060 Laptop, 8GB VRAM）上完成，受限于显存与时间仅训练了 4 个 epoch，远未达到论文报告的收敛水平。如需直接体验完整效果，建议直接使用官方预训练模型（见第五节）。 一、实验概述LeWorldModel（LeWM） 是一个基于 JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）的世界模型，通过联合嵌入预测训练，在潜空间中学习环境的动力学，从而支持基于模型的规划与控制。本次实验基于官方代码，在 PushT 机器人操作任务上完成从环境搭建、数据准备、模型训练到 CEM-MPC 规划评估的完整流程。 训练总时长：约 13 小时（03:16 ~ 16:29），共 4 个 epoch。 Epoch 完成时间 单 epoch 耗时 1 06:40 ~3h24m 2 09:56 ~3h16m 3 13:12 ~3h16m 4 16:29 ~3h17m 训练配置： 参数 值...
用 ClipCap 搭建一个图像描述与故事生成 API
更新说明（2026-07）：本文涉及的在线 API 演示已下线。由于服务器空间有限（模型权重文件约 6.4 GB），为释放磁盘空间，我已将模型权重从服务器移除，API 服务随之停止。如果你仍希望运行本项目，可参考下方「自行运行指引」在本地部署。 项目概述ClipCap2Story 是一个把图像变为描述与后续故事的轻量化流水线：首先用 CLIP 提取图像特征，再通过一个映射网络（projection / mapping network）把视觉特征映射到语言模型的嵌入空间，最后用 GPT‑2（或类似的自回归模型）生成自然语言的 caption 或 story。流程简化为： CLIP 提取图像向量（视觉特征） 映射网络将视觉向量转换为语言模型可消费的前缀向量 GPT‑2 接收前缀并生成描述或续写故事 这种两阶段方案易于实现、推理速度快，但受限于训练数据匹配（图像→故事）时的稀缺性，往往不能做到端到端最优。 实现过程我做了哪些事 在服务器上搭建 Conda 环境，使用 Python 3.10。 安装 PyTorch 2.9（匹配 CUDA 12.8）并验证 GPU（RT...
CS231n 作业记录
#article-container { font-size: 15px; } 本文记录我在斯坦福 CS231n 课程中完成的作业实践，主要包括卷积神经网络（CNN）、反向传播等核心内容的编程实现与实验笔记。 作业代码与说明见 GitHub 仓库：cs231n_2026.io。
Hexo Butterfly 博客添加音乐功能完全指南
#article-container { font-size: 15px; } 为个人博客添加背景音乐，能在阅读时营造氛围，也让站点更有辨识度。在 Hexo + Butterfly 生态里，常见做法有两类：一是用 hexo-tag-aplayer 插件在文章中插入播放器；二是直接利用 Butterfly 主题内置的 APlayer / MetingJS 注入能力，更轻量、也更适合全局吸底播放。本文整合官方插件文档与 Butterfly 全局吸底教程，按步骤说明两种方案的安装与配置。 方法一：使用 hexo-tag-aplayer 插件hexo-tag-aplayer 是 APlayer 的 Hexo 标签插件，支持单曲、歌词、本地播放列表，以及通过 MetingJS 调用网易云、QQ 音乐等平台歌单。 步骤 1：安装插件在博客根目录执行： 1npm install --save hexo-tag-aplayer 安装完成后执行 hexo clean，再重新生成站点。 步骤 2：在博文中嵌入音乐单曲1{% aplayer "曲目标题&quo...
Hello World
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