G³周报(13)
上周TA课上的抓拍,用Mac电脑的学生在C++开发问题上束手无策
计算机图形与渲染 (Graphics & Rendering)
- 基于空间哈希的光线追踪环境光遮蔽
- 核心思想: 提出使用空间哈希作为光线追踪环境光遮蔽(RTAO)的稀疏且内存高效替代方案。
- 实现机制: 通过基于世界坐标和表面法线的哈希函数来索引和缓存RTAO计算结果,避免传统3D纹理/体素结构的内存限制。
- 优势: 有效减少采样噪声,在静态场景中通过缓存和重用提供稳定效果,并在包含数百万多边形的复杂场景中保持实时、无噪点的渲染性能。
- https://interplayoflight.wordpress.com/2025/11/23/spatial-hashing-for-raytraced-ambient-occlusion/
- Meta AI 推出 SAM-3D:将“分割一切”能力从2D扩展至3D世界
- 模型创新: 发布“3D分割一切”(SAM-3D)模型,将2D图像“分割一切模型”(SAM)的能力扩展到3D点云。
- 技术核心: 利用多视图特征融合技术,将来自多个2D图像的SAM特征“提升”并聚合到3D点云,无需任何3D特定训练。
- 性能表现: 仅通过单次点击或框选等简单交互,即可在整个3D场景中实现准确、一致的零样本(zero-shot)3D分割。
- 意义: 为AR、VR、机器人技术和3D内容创作等领域的通用3D场景理解奠定了重要基础。
- https://ai.meta.com/blog/sam-3d/?utm_source=twitter&utm_medium=organic_social&utm_content=video&utm_campaign=sam
- 从DEM到REM:地形可视化的艺术与科学
- 基础: 地形可视化基于数字高程模型(DEM)的原始数据,通过山体阴影和分层设色等技术转化为地貌外观。
- 高级技术: 为克服传统单向山体阴影的局限,现代制图采用多向光照、天空模型和纹理着色。
- REM定义: “地形高程模型”(REM)是一种高级综合方法,融合了多种技术、精心设计的调色板和艺术手法,旨在创造细节丰富、兼具美感与信息量的地形图。
- 趋势: 标志着地形制图正从纯粹的数据可视化,转向数据科学与地图设计艺术的深度融合。
- https://geoawesome.com/from-dems-to-rems-visualizing-terrain-through-data-and-design/
人工智能与科学 (AI & Science)
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**DeepMind 纪录片:《思维游戏》 从棋盘到生命科学的通用人工智能之旅** -
视频标题: The Thinking Game Full documentary Tribeca Film Festival official selection - AGI 的探索与初心: 影片追溯了 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 的历程,其核心目标是开发通用人工智能 (AGI),并将其用作解决全球最复杂科学问题的终极工具。
- 游戏中的重大突破:
- 首次结合深度学习和强化学习(DQN),在 Atari 游戏中达到超人水平。
- AlphaGo 击败人类顶尖围棋选手,引发了全球 AI 竞赛的“斯普特尼克时刻”。
- AlphaZero 通过自我对弈在多种游戏中达到超人水平,且不含任何人类知识。
- 现实世界应用:AlphaFold: 成功解决了生物学的“圣杯”——蛋白质折叠问题,并向全世界开放共享了 2 亿个蛋白质结构数据。
- 伦理与责任: 强调 AGI 带来的机遇和空前风险,呼吁以谨慎和负责任的态度来管理这项技术。
- http://www.youtube.com/watch?v=d95J8yzvjbQ
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- 智能的过去、现在与未来:人工与生物智能的共生演化
- 核心观点: 人工智能(如 LLMs)和生物智能的爆炸式增长都源于共生生殖(symbiogenesis)或技术共生,即多个简单计算元件并行运行,实现劳动分工,产生超个体能力。
- 智能本质: 生命本身就是一种通用计算的体现,从最小的“恒温器”演化为能自我复制的通用计算机。
- AI 定位: AI 并非与人类截然不同的外来竞争者,而是人类已经身处其中的、相互依存的超人实体的最新组成部分。
- 未来展望: 持续的智能规模扩展将通过提高集体“新陈代谢”的效率,带来人类生活质量的持续改善。
- https://www-nature-com.tudelft.idm.oclc.org/articles/d41586-025-03857-0?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=nature&linkId=19206306
- 加速科学研究的 AI 策略与基础设施
- 核心对话: 呼吁围绕创建集成基础设施和制定赋能科学家的政策和资源,将 AI 集成到研究工作流程中。
- 关键要素: 成功的关键在于用于训练 AI 模型的数据,需解决异构数据的标准化和元数据挑战,确保未来数据生来即具有可访问性和 AI 就绪性。
- 模型趋势: 将从通用型 AI 转向结合 AI 学习能力与传统模拟的物理预测能力的专业化混合模型,并结合科学智能体(自主协调研究步骤的 AI 系统)以压缩发现时间线。
- 基础设施与开放性: 需要一个将百亿亿次级高性能计算、专业 AI、量子计算和海量数据存储统一起来的集成计算基础设施,并倡导开源模型、标准化工具和现成可用数据。
- 经济驱动: 战略性的公私伙伴关系是加速科学研究、放大政府基础作用的关键。
- https://www.science.org/doi/10.1126/science.aee0605
- Gemini 3 提示词工程最佳实践
- 结构化提示词: 建议使用清晰的结构(如角色、任务、上下文)和标记语言(如XML/Markdown)来组织提示词,以提高模型理解力。
- 思维链与少样本提示: 结合“思维链”(CoT)引导模型逐步推理,并提供几个高质量的示例(Few-shot),是解决复杂问题的有效策略。
- 精确控制输出格式: 通过明确指令要求模型以特定格式(如JSON)输出,并可提供参考模式(schema),以确保结果一致且易于应用程序解析。
- 多模态能力: 充分利用 Gemini 支持文本、图像、视频和音频混合输入的能力,处理更复杂和多样化的任务。
- https://www.philschmid.de/gemini-3-prompt-practices
软件开发与工程 (Software Engineering)
- C++23
std::stacktrace的隐藏力量:加速调试与异常处理- 视频标题: The Hidden Power of C++23 std::stacktrace for Faster Debugging & Exception Handling - Erez Strauss
- 问题核心: 解决了 C++ 开发者在
catch块中无法得知异常被抛出时的完整函数调用序列(堆栈跟踪)的难题。 - 解决方案: 演示了一种非侵入式方法,通过拦截 C++ 运行时环境的异常处理 ABI 函数(如 Linux 上的
__cxa_throw),在堆栈解旋(stack unwinding)发生之前捕获完整的堆栈跟踪。 - 技术原理: 利用
LD_PRELOAD或链接顺序优先级,替换__cxa_throw函数的实现,在其中注入自定义代码以捕获std::stacktrace对象。 - 扩展应用: 基于此机制,可以实现设置条件调试钩子、在异常发生时进行集中化日志记录,或在程序终止时打印堆栈信息。
- http://www.youtube.com/watch?v=dZzmtHXJN7A
- Vienna Entity Component System 框架简介
- 框架特性: 这是一个使用 C++17 编写的高性能、仅需头文件的实体组件系统(ECS)库,专为游戏和模拟开发设计。
- 优势: 针对速度和缓存友好性进行了深度优化,可实现对大量实体和组件的快速迭代,对实时应用程序至关重要。
- 易用性: 作为纯头文件库,除了 C++ 标准库外没有任何外部依赖,极大地简化了项目集成过程。
- 设计模式: 提供简洁直观的 API 用于管理实体、组件和系统,鼓励开发者采用数据驱动的设计模式。
- https://github.com/hlavacs/ViennaEntityComponentSystem
工业与基础设施 (Industry & Infrastructure)
- 揭秘苹果的3D打印技术:它如何运作及其意义
- 应用: 苹果公司正在为 Apple Watch Ultra 2 等产品采用“粘合剂喷射”(Binder Jetting)3D打印技术制造不锈钢部件。
- 工作原理: 先铺上一层金属粉末,然后用喷墨式方式精确喷射液体粘合剂,逐层成型。最后通过高温烧结将金属颗粒融合成最终部件。
- 优势: 相比传统 CNC 加工,该方法速度更快、成本更低、材料浪费极少(近乎零浪费),且能制造几何形状复杂的零件。
- 意义: 预示着制造业的重大转变,有望推动更高效、更环保的生产方式,并可能为未来更轻薄、设计更复杂的设备铺平道路。
- https://www.ifixit.com/News/114439/okay-so-apples-using-3d-printing-in-the-iphone-air-but-how
- 地面站解密:连接太空与地球的数据桥梁
- 地面站作用: 是连接在轨卫星与地球用户的关键环节,核心任务是接收卫星通过无线电波发送的数据。
- 通信过程: 发生在卫星飞越地面站上空时(“过境”),通过大型碟形天线接收数据。
- 系统组成: 包括天线、收发器(发送和接收信号)以及终端(数据处理和网络连接)三大核心部分。
- 商业模式: 随着商业航天的发展,“地面站即服务”(GSaaS)模式兴起,允许卫星运营商按需租用全球网络,降低了成本并提高了数据下行链路的效率。
- https://geoawesome.com/eo-hub/ground-stations-explained-how-does-satellite-data-travel-from-space-to-earth/
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