@user59916210519542: #viral #tpy #viral_video #پشتون_تاجیک_هزاره_ازبک_زنده_باد🇦🇫 #

سجادتره خیل
سجادتره خیل
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Friday 24 July 2026 10:20:38 GMT
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sarshar223
سرشار لغماني :
الله دی ور سوه کاکا زو
2026-07-25 06:59:57
0
zubairkhansidiq26
👑امرصیب👑 :
🥰🥰🥰
2026-07-30 11:47:48
0
hekmat8605
🇦🇫Hekmat511🇮🇷 :
❤️❤️❤️
2026-07-26 20:12:29
0
arman.20255
ــــــ ارمـــــانوووـــــ🥹 :
🥰🥰🥰
2026-07-26 08:35:57
0
tasalafghan179
لیونی باچا :
🥰🥰🥰
2026-07-26 08:28:51
0
user4527971787855
شعیب جان :
🥰🥰🥰
2026-07-26 02:29:59
0
khomar.boy5
KHOMAR BOY :
🥰🥰🥰
2026-07-31 16:36:31
0
zaiullah.tarakhil
Zaiullah Tarakhil :
🥰🥰🥰
2026-07-24 19:26:50
0
.ziaullah.sahak
شیخ لالیZiaullah Sahak :
🥰🥰🥰
2026-07-24 16:05:16
0
afgafghan487
💎𝐒𝐔𝓑𝐇𝐀𝐍💫ــــــ :
🥺🥺🥺
2026-07-24 15:42:33
0
user6168825349818
تلاش زندانی :
🥰🥰🥰
2026-07-24 11:08:29
0
khalilzisapi
ژوندسره ډيره مینه❤مه کوه :
😳😳😳😳
2026-07-24 10:52:21
0
sejad.tarakhil
Sejad Tarakhil :
🥰🥰🥰
2026-07-24 10:24:48
0
omar.khan538
عمر خان بشر زی :
♥️♥️♥️
2026-07-31 17:31:48
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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