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在这个小演示中，我首先对一个单层递归神经网络（RNN）进行了过拟合，将一段简短的古典音乐分解为两个“因素”： - 一个稀疏的“控制信号”，类似于乐谱，代表向系统或乐器注入能量 - 一个RNN，用于模拟正在演奏的乐器的共鸣 最后，通过随机线性投影，将手部追踪的关键点（感谢MediaPipe）映射到RNN的输入空间。 虽然最近的文本到音乐模型是一项突破性的技术，但我正在探索增强_实时_体验（以及在演奏乐器时或甚至在敲击某个听起来特别悦耳的随机物体时所带来的乐趣）的方法。 在《Livewired》一书中，David Eagleman讨论了我们神经网络快速整合新感官和信息来源的惊人能力。同样，我认为音乐家能够迅速而熟练地将高维信号映射到可能的声音空间。 我希望扩展这一传感器、投影和共鸣模型的集合。

我一直对理论物理（特别是量子力学）和纯数学（特别是数论）充满兴趣。然而，这些并不是我想要作为职业发展的领域。实际上，作为一名兼职业余爱好者，我是否有可能对这些领域做出有意义的贡献？也就是说，我没有正式的培训，除了可能修过一些本科课程，其他方面都是自学的。

跳过昂贵的摄影拍摄。几秒钟内生成专业的头像、创意肖像和艺术图像。

最近，我收到了几位HN用户对我发布的关于一个复杂移民概念（美国非移民签证的变化）的AI摘要的许多负面反馈。虽然这篇帖子获得了不少赞，但评论区却充满了反对AI的声音。我也看到这里有很多关于AI的负面帖子。是否有人对一个静态网站感兴趣，该网站会定期从HN的API扫描公开帖子，并生成内容的AI摘要，而不设评论区？