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随着街舞文化的普及,AJ舞步因其独特的魅力和易于模仿的特点,受到了越来越多舞者的喜爱。AJ舞步,又称“Air Jordan”舞步,源自于乔丹在篮球场上的标志性动作,经过舞者的创意演绎,逐渐演变成为一种极具观赏性的舞蹈风格。为了帮助大家更好地学习AJ舞步,本文将为大家带来一份详细的AJ姿势视频教程及图片解析。 ### 一、AJ舞步概述 AJ舞步是一种以模仿篮球运动员迈克尔·乔丹的动作为基础的舞蹈风格。舞者通过模仿乔丹在比赛中的标志性动作,如空中扣篮、转身、跳跃等,展现出独特的舞姿。AJ舞步的动作流畅、富有力量感,非常适合在派对、演出等场合表演。 ### 二、AJ舞步基本姿势 1. **站立姿势**:双脚分开与肩同宽,膝盖微弯,身体重心下沉,双臂自然下垂,手掌放松。 2. **跳跃姿势**:从站立姿势开始,双脚同时用力跳起,膝盖微弯,身体向上伸展,双臂伸直,手掌向前。 3. **转身姿势**:从跳跃姿势开始,双脚落地后迅速转身,身体保持平衡,双臂跟随身体转动。 ### 三、AJ舞步视频教程 为了让大家更直观地学习AJ舞步,以下是一段AJ舞步的视频教程,详细展示了AJ舞步的基本动作和技巧。 [视频教程链接] ### 四、AJ舞步图片解析 以下是一组AJ舞步的图片解析,帮助大家更好地理解每个动作的细节。 1. **空中扣篮**:双脚同时用力跳起,身体向上伸展,双臂伸直,手掌向前,模仿扣篮动作。 2. **转身跳跃**:从跳跃姿势开始,双脚落地后迅速转身,身体保持平衡,双臂跟随身体转动。 3. **后仰跳跃**:从站立姿势开始,身体向后仰,双脚同时用力跳起,双臂伸直,手掌向前。 ### 五、学习AJ舞步的注意事项 1. **基础动作要熟练**:在学习AJ舞步之前,首先要熟练掌握基本的站立、跳跃、转身等动作。 2. **注重节奏感**:AJ舞步的节奏感非常重要,要尽量跟上音乐的节奏,使动作更加流畅。 3. **多加练习**:AJ舞步的动作较为复杂,需要多加练习才能掌握。在练习过程中,可以请教有经验的舞者或观看更多教程。 4. **保持身体协调**:AJ舞步的动作要求身体协调,要尽量使动作连贯,避免出现僵硬或停顿。 总之,AJ舞步是一种极具观赏性的舞蹈风格,通过学习AJ舞步的基本姿势、视频教程和图片解析,相信大家都能轻松掌握。赶快加入AJ舞步的行列,展示你的舞姿吧!
随着大语言模型技术进步放缓,一场围绕 " 世界模型 " 的全新 AI 竞赛正在科技巨头之间悄然展开。这一趋势标志着 AI 领域竞争焦点可能正从语言领域转向对物理世界的理解和模拟。据英国《金融时报》9 月 29 日报道,谷歌 DeepMind、Meta 和英伟达等公司正试图通过开发一种新型系统来取得领先。这些系统不再仅仅依赖语言文字,而是通过学习视频和机器人数据来理解并驾驭物理世界。" 世界模型 " 的潜在市场被认为极其庞大。英伟达 Omniverse 与仿真技术副总裁 Rev Lebaredian 表示," 世界模型 " 将技术带入制造、医疗等实体领域,其潜在市场规模可能 " 高达 100 万亿美元 "。" 世界模型 " 被视为推动自动驾驶、机器人和所谓 "AI 代理 " 取得进展的关键一步,但其训练同时也面临巨大的数据和算力挑战。 模拟物理世界:最新技术突破近几个月,多家 AI 公司相继发布了在 " 世界模型 " 领域的进展,凸显了这一赛道的升温。谷歌 DeepMind上月发布了 Genie 3,该模型能逐帧生成视频并考虑过去的交互,改变了传统模型一次性生成整个视频的方式。Genie 3 项目联席负责人 Shlomi Fruchter 表示,通过构建模拟真实世界的环境,可以用更具扩展性的方式训练 AI,且 " 无需承担在现实世界中犯错的后果 "。Meta则试图模仿儿童通过观察世界进行被动学习的方式,用原始视频内容训练其 V-JEPA 模型。由 Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 领导的 Facebook 人工智能研究实验室(FAIR)已在 6 月发布了该模型的第二版,并开始在机器人上进行测试。与此同时,芯片巨头英伟达的首席执行官黄仁勋断言,公司的下一个主要增长阶段将来自 " 物理 AI",这些新模型将彻底改变机器人领域。英伟达正利用其 Omniverse 平台创建和运行此类仿真,以支持其向机器人领域的扩张。" 世界模型 " 的近期应用之一是在娱乐行业。由 AI 先驱 Fei-Fei Li 创立的初创公司World Labs正在开发一种模型,可以从单张图片生成类似视频游戏的 3D 环境。视频生成初创公司Runway也于上月推出了一款利用 " 世界模型 " 创建游戏场景的产品。其首席执行官 Crist ó bal Valenzuela 指出,与以往模型相比," 世界模型 " 系统能更好地理解和推理场景中的物理规律。 巨头为何押注新赛道?科技巨头之所以将目光投向 " 世界模型 ",一个核心驱动力在于业界普遍认为大语言模型正触及其能力天花板。尽管各大公司投入巨资,但 OpenAI、谷歌和马斯克的 xAI 等机构发布的新一代 LLM 在性能上的飞跃已开始放缓。Meta 首席 AI 科学家、被誉为现代 AI" 教父 " 之一的 Yann LeCun 一直警告称,LLM 永远无法实现人类那样的推理和规划能力。然而,构建这些模型需要收集海量的物理世界数据和算力,这目前仍是一项未被攻克的重大技术挑战。不过,英伟达和 Niantic 等公司在尝试通过模型生成或预测环境来填补数据空白。尽管前景广阔,但通往成熟的 " 世界模型 " 之路依然漫长。Meta 的 LeCun 等人认为,实现由新一代 AI 系统驱动、具备人类水平智能的机器可能还需要十年时间。