@masha35879: ikkinchi muhabbatga ôtish bu shunchaki qiziqish demakdur

Masha
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Tuesday 24 March 2026 03:08:04 GMT
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Comments

gysduhxd
. :
nega chindan sevganimizni bilishmedi😭
2026-03-31 21:10:12
6
soliha.0815
soliha :
8 aprel toʻyiga bir yil boladi🥺
2026-04-06 05:28:33
2
gysduhxd
. :
utolmeman 2chisiga🥺🥺
2026-03-31 21:09:41
2
abdulaziz.saidaliev
Abdulaziz Saidaliyev :
🥰🥰🥰
2026-05-27 13:35:37
1
yoldoshev_81
Фуркат :
🤲🤲🤲🤲🤲🏻🤲🏻🤲🏻🤲🤲🤲🤲🏻🤲🏻🤲🏻🤲🤲🤲🤲🤲🤲🤲🤲🤲🤲🤲🤲🤲
2026-04-13 03:53:28
1
robiyamuzaffarova8
robiyamuzaffarova8 :
😟😭
2026-03-25 20:17:05
2
annesininbirtanesi77
❤️DILUŞ_ISTAMBUL🇹🇷 :
🥺
2026-04-02 14:35:16
2
jas.mina23224
~Jas.minA9❤️‍🔥 :
😔❤️‍🩹
2026-03-24 05:11:14
1
ploxoyparen9
رجل سيء :
@✨🎀muxliss🎀✨
2026-04-01 00:42:15
1
_guli_18_98_
𝓖𝓾𝓵𝓲🇷🇺 :
🥰🥰
2026-05-20 05:52:19
1
shovjen
Elif_🎀 :
😭
2026-04-04 20:27:09
0
usernamenoooo10
. :
👍👍👍👍👍👍👍
2026-06-10 07:32:23
0
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C’est complètement tuff ! 🤯 Un générateur de mouvements pour la robotique… et les jeux vidéo. Voici MotionBricks, développé par NVIDIA AI⁠. Il s’agit d’un système de génération de mouvements en temps réel capable d’atteindre 15 000 images par seconde pour les robots et les jeux. MotionBricks a été présenté à SIGGRAPH 2026 avec un code qui s’intègre directement à la pile de contrôle corporel complet GR00T Whole-Body Control de  NVIDIA⁠. Résultat : 15 000 FPS, 2 ms de latence et 350 000 compétences motrices générées à partir d’un unique modèle neuronal. La première étape consiste à entraîner un modèle génératif sur 350 000 séquences de capture de mouvement (mocap) de qualité professionnelle, issues du jeu de données BONES-SEED développé par  Bones Studio⁠. Ensuite, des « primitives intelligentes » sont ajoutées au-dessus du modèle. Il s’agit d’une interface unifiée permettant de définir des destinations de navigation, des images-clés d’interaction avec des objets ou encore des indications de style. Le réseau neuronal génère alors tout le reste en temps réel. Il n’y a ni graphe d’animation traditionnel, ni ajustement spécifique pour chaque tâche. Dans leur démonstration, le personnage se déplace, ramasse une épée, franchit un banc, s’assoit, puis alterne entre différents styles de mouvement : zombie, blessé ou sautillant. Chaque image est générée par le réseau en temps réel. À mon avis, c’est particulièrement important parce que MotionBricks est désormais au cœur de GR00T Whole-Body Control, la même infrastructure utilisée pour piloter de nombreux robots humanoïdes employés dans la recherche à travers le monde. Au passage, le code est déjà fourni avec une démonstration interactive du robot G1, et une version entièrement intégrée à la robotique devrait être publiée d’ici environ un mois. L’écosystème des technologies de mouvement pour les robots humanoïdes est en train de franchir un nouveau cap. 🔥 #creatorsearchinsights #intelligenceartificielle #Tech #gaming #ai
C’est complètement tuff ! 🤯 Un générateur de mouvements pour la robotique… et les jeux vidéo. Voici MotionBricks, développé par NVIDIA AI⁠. Il s’agit d’un système de génération de mouvements en temps réel capable d’atteindre 15 000 images par seconde pour les robots et les jeux. MotionBricks a été présenté à SIGGRAPH 2026 avec un code qui s’intègre directement à la pile de contrôle corporel complet GR00T Whole-Body Control de  NVIDIA⁠. Résultat : 15 000 FPS, 2 ms de latence et 350 000 compétences motrices générées à partir d’un unique modèle neuronal. La première étape consiste à entraîner un modèle génératif sur 350 000 séquences de capture de mouvement (mocap) de qualité professionnelle, issues du jeu de données BONES-SEED développé par  Bones Studio⁠. Ensuite, des « primitives intelligentes » sont ajoutées au-dessus du modèle. Il s’agit d’une interface unifiée permettant de définir des destinations de navigation, des images-clés d’interaction avec des objets ou encore des indications de style. Le réseau neuronal génère alors tout le reste en temps réel. Il n’y a ni graphe d’animation traditionnel, ni ajustement spécifique pour chaque tâche. Dans leur démonstration, le personnage se déplace, ramasse une épée, franchit un banc, s’assoit, puis alterne entre différents styles de mouvement : zombie, blessé ou sautillant. Chaque image est générée par le réseau en temps réel. À mon avis, c’est particulièrement important parce que MotionBricks est désormais au cœur de GR00T Whole-Body Control, la même infrastructure utilisée pour piloter de nombreux robots humanoïdes employés dans la recherche à travers le monde. Au passage, le code est déjà fourni avec une démonstration interactive du robot G1, et une version entièrement intégrée à la robotique devrait être publiée d’ici environ un mois. L’écosystème des technologies de mouvement pour les robots humanoïdes est en train de franchir un nouveau cap. 🔥 #creatorsearchinsights #intelligenceartificielle #Tech #gaming #ai

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