装修经历了三年，虽然软装尚未完成，但大致装修已告一段落。过程中遇到许多挑战，如工作与装修冲突、设计风格变化、预算不足等。反思发现，平面设计阶段未充分考虑家具尺寸，导致后续问题频出。水电布局、厨房设计等环节也因设计师的建议而产生冲突。购物时，线上线下结合，注重售后服务。最终，新家已逐渐成型，期待未来的入住。

本文为装修系列第三篇，分享了购买家具和家电的经验。计划在双十一购物，明年入住前购置家电，入住后再添置装饰品。在购买源氏木语家具时，发现线上价格便宜3300元，销售通过淘宝链接和88vip券提供退款方案，体验良好，适合直营品牌。

本文介绍了「七月在线」在机器人领域的研究，重点是通过第一人称视频训练人形机器人进行灵巧操作。EgoVLA模型利用人类视频数据，并结合少量机器人演示进行微调，提升了机器人在复杂场景中的操作能力，有效克服了传统数据采集的局限性，推动了机器人技术的发展。

本文探讨了机器人在智能装配中的应用，介绍了Manual2Skill论文，强调机器人如何通过视觉语言模型（VLM）从手册中学习操作技能，实现自动化家具装配。该方法解析手册内容，生成分层装配图，并预测每个步骤的组件位姿，从而提高装配效率。

本文介绍了铝型材DIY家具的设计与搭建，强调框架结构设计的重要性。作者分享了材料选择、设计软件和成本预算的经验，提供铝型材基础知识及连接件比较，旨在帮助读者理解和实践铝型材家具搭建。

本研究解决了机器人在理解抽象指令和执行复杂组装任务方面的挑战，通过提出一个新的框架Manual2Skill，利用视觉-语言模型提取指令图像中的结构化信息。研究结果表明，该方法在高效精确地执行实际家具组装任务方面具有显著效果，推动了机器人在复杂操作任务中的应用潜力。

Google Lens 每月处理约200亿次视觉搜索，其中20%与购物相关。用户可以通过拍照获取产品信息，如价格和购买地点。新功能支持在网页或视频中找到商品，时尚爱好者可结合文字和图片搜索。Lens 还支持家具购物，帮助选择颜色和尺寸。该功能已在部分国家的 Android 和 iOS 设备上推出。

作者在2021年购买第一套房后，2023年进行了快速装修，选择成品家具和实木家具装饰新家。他设计了绿植、艺术品和灯光等家居环境，并分享了智能家居的装修和使用经验。通过软装搭配，打造了独特的家居风格。

该研究提出了基于大型语言模型（LLMs）的LI3D系统，集成了3D布局生成与验证功能。用户可以通过多模态大语言模型灵活生成3D场景，研究还展示了LLMs在布局理解和生成中的应用，提升了视觉问答系统的效率，并通过层次化强化学习优化了室内家具布局。

巴西特家具公司在提交的监管文件中写道，黑客通过加密某些数据文件扰乱了公司的业务运营，迫使公司启动了事件响应计划。

京东.Vision是为Apple Vision Pro用户打造的购物平台，提供沉浸式购物体验，拖拽产品到家中实时查看布局和外观，提供真实尺寸展示、材质纹理和高光阴影效果，以及空间检测和物理碰撞能力。用户可在平台上选择家具和家电，进行多款产品对比，实现心愿，轻松挑选。平台还提供样板间现场和可视化订单地图等功能，购物体验丝滑过渡。京东.Vision将逐步拓展更多商品类别，打造更酷炫的购物体验。

作者在租房过程中考虑了交通便利和生活条件等因素，通过重新布局和购买适合的家具打造理想的居住环境。作者分享了宜家家具、智能开关、晾衣架等租房好物。总结了对租房的态度和满意度，并提到了新家的地理位置带来的惊喜。

本研究提出了一种结构感知的去除现实模型，能够快速生成去除特定物体的室内场景。通过全景图和实时照片，改进了室内家具布局的生成方法，并展示了在不同光照条件下的有效性。此外，贡献了新的HDR数据集和用于室内场景生成的评估基准，展示了生成高度逼真室内场景的能力。