今日监管部门公开新进展,数学课代表的紧张日常

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在班级里，总有一些角色扮演着不可或缺的角色，他们或许是成绩优异的学习委员，或许是热心助人的生活委员，又或许是纪律严明的体育委员。而我今天要讲述的，就是这样一个角色——数学课代表。她，就是那个“那真紧”的数学课代表。 提起数学课代表，同学们都会不约而同地想到她的名字——李梦琪。李梦琪，一个文静的女孩，她的眼神里总是透露着一股认真和执着。在数学课上，她总是坐在第一排，认真地听讲，积极回答老师的问题。而她的课代表身份，更是让她在课堂上显得格外紧张。 每当数学老师走进教室，李梦琪的心就会不由自主地紧绷起来。她知道，自己肩负着全班同学的期望，必须确保每一道题都能准确无误地解答。在课代表这个身份的驱使下，她总是提前预习，认真备课，力求在课堂上为同学们提供最好的帮助。 记得有一次，数学老师布置了一道难度较高的题目，全班同学都感到困惑。李梦琪也不例外，她花了整整一个下午的时间去研究这道题。她翻阅了各种资料，请教了多位同学，甚至向老师请教。经过不懈的努力，她终于找到了解题方法。第二天，她早早地来到教室，将解题过程详细地写在黑板上，耐心地为同学们讲解。在她的帮助下，同学们终于明白了这道题的解题思路。 然而，紧张并不仅仅体现在学习上，李梦琪在生活上也总是保持着高度的紧张感。课间，她总是第一个来到教室，整理好讲台上的教材，然后坐在座位上，等待着上课铃声的响起。每当上课铃声响起，她都会紧张地检查自己的笔记，确保没有遗漏任何重要信息。 除了紧张，李梦琪还非常负责。每当同学们在学习上遇到困难时，她总是毫不犹豫地伸出援手。她会利用课余时间，为同学们解答疑惑，帮助他们克服学习上的困难。在她的帮助下，班级的数学成绩一直名列前茅。 然而，紧张并不总是带来好的结果。有时候，李梦琪会因为过于紧张而犯错误。记得有一次，她在批改作业时，因为过于紧张，竟然将一道简单的题目判错了。当她发现自己的错误后，心里充满了愧疚。但她并没有因此而气馁，反而更加努力地学习，提高自己的能力。 在紧张的氛围中，李梦琪逐渐成长为一个优秀的数学课代表。她用自己的努力和执着，赢得了同学们的尊重和信任。而她的故事，也成为了班级里一段美好的回忆。 如今，李梦琪已经离开了我们，但她留给我们的不仅仅是那段美好的回忆，更是一种精神。那就是：在面对困难和挑战时，我们要保持紧张，全力以赴，勇往直前。正如李梦琪所说：“紧张并不可怕，可怕的是失去了紧张后的懈怠。”让我们向李梦琪学习，做一个紧张、认真、负责的人，为自己的梦想而努力奋斗！

9 月 19 日消息，阿里开源全新动作生成模型通义万相 Wan2.2-Animate，该模型同时支持动画和替换两种模式，输入一张角色图片和一段参考视频，可将视频角色的动作、表情迁移到图片角色中，赋予图片角色动态表现力；同时还可在保留原始视频的动作、表情及环境的基础上，将视频中的角色替换为图片中的角色。该模型支持驱动人物、动漫形象和动物照片，可应用于短视频创作、舞蹈模板生成、动漫制作等领域。 去年年初，阿里推出了 Animate Anyone 模型，基于该模型的「全民舞王」功能一度火爆全网，兵马俑、萌宠跳科目三的视频在社交平台刷屏。但此前的技术框架无法同时控制动作、表情和环境交互，生成的视频依旧存在不自然的问题。此次，通义万相团队构建了一个涵盖说话、面部表情和身体动作的大规模人物视频数据集，并基于通义万相图生视频模型进行后训练。Wan2.2-Animate 将角色信息、环境信息和动作等，规范到一种统一的表示格式，实现了单一模型同时兼容两种推理模式；针对身体运动和脸部表情，分别使用骨骼信号和隐式特征，配合动作重定向模块，实现动作和表情的精准复刻。在替换模式中，团队还设计了一个独立的光照融合 LoRA，用于保证完美的光照融合效果。实测结果显示，Wan2.2-Animate 在视频生成质量、主体一致性和感知损失等关键指标上，超越了 StableAnimator、LivePortrait 等开源模型，是目前性能最强的动作生成模型，在人类主观评测中，Wan2.2-Animate 甚至超越了以 Runway Act-two 代表的闭源模型。自今年 2 月以来，通义万相已连续开源 20 多款模型，在开源社区和三方平台的下载量已超 3000 万，是开源社区最受欢迎的视频生成模型之一。通义万相模型家族已支持文生图、文生视频、图生视频、人声生视频和动作生成等 10 多种视觉创作能力。