《PS VR惊现Bug 玩家可能在另一个世界直接昏迷》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
从去年十一月开始，越来越多的PSVR玩家报告，当他们戴着PSVR头显的时候，偶尔会突然一片黑暗，原本精美的游戏画面变成黑屏，音乐也跟随消失，玩家如同现实世界里突然昏迷一样，被困在虚拟世界中无法脱身!...
但现在，用户很有可能因为PSVR在另外一个世界直接昏迷...
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特斯拉CEO马斯克在最近的财报电话会议上透露，特斯拉的Optimus人形机器人预计将在今年底前具备执行有用的”工厂任务的能力，并有望在2025年底前推向市场。这一消息引发了业界和公众的广泛关注。Optimus的推出不仅展示了特斯拉在人工智能和机器人技术领域的领先地位，也预示着未来制造业和服务业将迎来一场深刻的变革。
自从“AI程序员”Devin问世之后，近期的一大趋势就是程序员们争先恐后地要让自己失业，试图抢先造出比自己更强大的程序员。普林斯顿大学为软件工程界迎来了一位新星——SWE-agent，论文将在4月10日正式发布，目前项目已在GitHub上开源。在4月10日即将发布的论文中，普林斯顿大学团队还将深入探讨代理的技术架构、算法和性能优化策略，并详细介绍成本优化策略:SWE-agent旨在
快科技4月11日消息，小鹏汽车官微今日宣布，赠送此前救下昏迷水泥罐车司机的P7女车主终身免费充电及2年整车延保等权益。这名热心女车主也发文表示，看到微博很惊喜，没想到这件事会被小鹏及国家相关部门注意到。我们只是做了应该做的事情，帮助他人，一起向善向上。”此前报道显示，近日，浙江嘉善的一小鹏P7车主陆女士在等待交通信号时，发现一辆泥罐车停在路中央迟迟未动。陆女士将车停放到路边后上前查看，发现泥罐车司机在车内摇摇晃晃，状态不佳。随后，陆女士向路过的警察反映了该情况，最终与警察一起将泥罐车司机送上了救护车。由
4月13日，苹果公司发布公告表示将修复iOS系统中的一个错误。在最近的更新中，用户在Emoji表情符号面板搜索“耶路撒冷”关键词时，会出现巴勒斯坦国旗的表情符号。希望苹果能继续保持创新精神，并推出更加稳定可靠的产品。
普林斯顿大学最近推出了一款名为SWE-agent的AI程序员，这是世界上首个开源的AI程序员，它基于GPT-4技术，能够在GitHub仓库中自动修复bug。这个智能体-计算机接口的诞生，标志着AI在软件工程领域的应用迈出了重要一步。随着技术的不断进步，我们或许将见证AI在软件工程领域扮演更加重要的角色。
有网友发现了华为Pura70手机一键消除衣服漏洞，现在该问题已修复。有博主发帖称，华为Pura70Ultra手机AI修复的漏洞已经修复，并会提示图片无法使用消除功能。所谓的一键消除衣服”并非真正擦除衣物是AI生成的效果，类似于目前许多大型AI模型所具有的图像生成功能。
生成式AI人脸造假套路多，怎么办?现在，专门用于DeepFake的综合性产品上新了——ZOLOZDeeper，蚂蚁数科ZOLOZ出品。我们日常的支付宝刷脸支付，正是依托于他们技术支撑。还悬赏百万给新产品找bug最后，ZOLOZ还联合蚂蚁安全响应中设立了超百万的奖金池，诚邀白帽黑客们来给产品找bug，可以通过“蚂蚁集团安全响应中心”官网提报漏洞。
三星社区版主近日承认了OneUI6.1更新的快速面板存在BUG，并承诺会尽快通过版本更迭的方式修复。用户反馈称，GalaxyS23系列等手机升级至OneUI6.1后，在尝试点击通知或访问详情视图时，意外触发快速面板，给用户带来诸多不便。版主也对给用户造成的不便表示歉意，并承诺将提供软件更新来解决OneUI6.1设备上的快速面板问题。
快科技4月8日消息，据央视新闻官微介绍，近日上海警方公布一起新能源车司机偷漏电费案件。一名网约车司机意外发现充电小程序存在漏洞，不仅自己免费充电，还口口相传带着相熟的同行一起薅羊毛”。据通报，最初这位司机是着急赶着送货，电没充满就点击退款准备出发，没想到还能继续充电，但费用已经退还全额。事后，他对这种利用BUG免费薅羊毛”的充电方法屡试不
在计算机视觉和图形学领域，材质迁移技术一直是研究的热点之一。牛津大学、StabilityAI和MITCSAIL的研究团队共同开发了一种名为ZeST的创新方法，它能够在无需任何先前训练的情况下，实现从一张图像到另一张图像中对象的材质迁移。研究团队将继续探索如何将ZeST扩展到更广泛的应用领域，并进一步提升其性能和效果。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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