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不会吧，你居然用框架开发 AI?

这一期是回答之前几期问的最多的问题，我自己的信奥智题助手用的是什么框架，初学 AI 要不要用框架。本期内容是 up 自己的心得，也是开发中踩过的坑，不是教程，可能也有错误，请指出。 AI 发展也没几年，而且变化很快，不可能有什么范式，只有多探索多分享！

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用游戏来决定！两位AI谁更智能&智障？！

点个关注再走吧～喵希望大家天天开心！ ░░░░░░░░░░░▄▄ ░░░░░░░░░░░█░█ ░░░░░░░░░░░█░█ ░░░░░░░░░░█░░█ ░░░░░░░░░█░░░█ ███████▄▄█░░░██████▄ ▓▓▓▓▓▓█░░░░░░░░░░░░█ ▓▓▓▓▓▓█░░░░░░░░░░░░█ ▓▓▓▓▓▓█░░░░░░░░░░░░█ ▓▓▓▓▓▓█░░░░░░░░░░░░█ ▓▓▓▓▓▓█░░░░░░░░░░░░█ ▓▓▓▓▓▓█████░░░░░░░░█ ██████▀░░░▀▀██████▀ ░░░░░░░░░░▄▀▀▀▄ ░░░░░░░░▄▀░░░░░▀▄ ░░░░░░░█░░░░▄▀░░░█ ░░░░░░█░░░▄▀█░░░░░█ ░░░░░█░░░░░░█░░░░░░█ ░░░░░█░░░█▀▀█▀▀█░░░█ ░░░░░█░░░█░░█░░█░░░█ ░░░░░░█░░▀░░█░░▀░░█ ░░░░░░░█░░░░█░░░░█ ░░░░░░░░▀▄░░▀░░▄▀ ░░░░░░░░░░▀▄▄▄▀ ░░░░░░░░░░▀▄▄▄▀

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使用正则化防止过拟合，如何让模型更稳、更强？

正则化这个字眼有点太过抽象和宽泛，其实本质很简单，就是给模型加一些规则限制，约束要优化的参数，目的是防止过拟合。具体来说，过拟合是指模型过于复杂，学习了数据中的噪声而非潜在规律，导致在新数据上的表现不佳。正则化通过在损失函数中加入一个惩罚项，迫使模型在拟合数据时不仅考虑误差，还要控制复杂度，从而提升模型的泛化能力。常见的正则化方法包括L1正则化（Lasso回归）和L2正则化（Ridge回归）。L1正则化通过惩罚权重的绝对值，使得部分权重为零，进行特征选择；L2正则化则通过惩罚权重的平方，压缩权重值但不为零。正则化广泛应用于回归分析、分类模型和神经网络，尤其在高维数据和复杂模型中尤为重要。它帮助控制模型复杂度，选择关键特征，避免过拟合，并提高模型在新数据上的表现。通过正则化，模型能够更好地泛化，确保预测稳定且可靠。感觉有帮助的话请一键三连！！！想要获取更多资料，请关注公众号AI-enabled

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刀哥|大模型系列6|什么叫大模型微调？

让刀哥给大伙儿，表演个狠活儿，这都是冰火茶里的水儿啊

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感谢你的观看！视频为完全免费的开源版本okada变声器超详细教程，新手小白也可以跟着视频一次通关的保姆级教程。视频中使用到的工具箱、软件、插件等等都帮大家整理好了，看评论区拿就可以。最后感谢大家的观看和支持！！！

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