微站出品VibeVoice：5s极速克隆音频工具 V1.1，兼容新老显卡，新增7B模型更稳定，不用搭建环境，解压即用！

专家：遇到了前所未有的史诗级难题

专家上一次遇到这么棘手的问题，还要追溯到2025年...

干货实操教程！用deepseek加知网，1天写完开题报告~

生成式AI做游戏？游戏很热门，怎么还赔本啊！

看见很多人用生成式AI做游戏，不过现阶段来说商业化模式上有一些风险，分享一些网上冲浪的见闻供大家参考

【LLM】DeepSeek MoE模型中的数据是如何一层层流动的

本视频以 “deepseek-moe-16b-base” 模型为真实示例，带你了解DeepSeek对于MoE模型架构的改进，以及MoE模块中的数据流动过程。通过可视化演示，帮助你深入理解数据在 MoE 模块中是如何被路由、处理并输出的。 https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-moe-16b-base

AI全息成像器（27）：GPU Hash表

项目地址: https://github.com/gongminmin/AIHoloImager 引用的资料 SpConv: https://github.com/traveller59/spconv Perfect Spatial Hashing, https://hhoppe.com/perfecthash.pdf A Simple GPU Hash Table, https://nosferalatu.com/SimpleGPUHashTable.html Shader Model 6.6, https://microsoft.github.io/DirectX-Specs/d3d/HLSL_SM_6_6_Int64_and_Float_Atomics.html TRELLIS, https://trellis3d.github.io/ 跨平台TRELLIS, https://github.com/gongminmin/TRELLIS

0资源0背景，AI副业挑战100万！

-

王炸更新！ComfyUI V6整合包来啦！8月最新版！全系显卡解压即用！Comfyui任意工作流无缝对接使用，支持AI视频，AI生图（附整合包+工作流）

教程持续更新，欢迎关注学习！ 保持良好平台绿色生态，你我有责～

最近爆火的N8N开源宝藏库

超级个体时代必备，免费开源，2000+现成的n8n工作流案例，一键导入落地

【中字】扩散模型背后的物理原理

Julia Turc https://www.youtube.com/watch?v=R0uMcXsfo2o 这个视频讨论了机器学习和非平衡热力学是如何通过扩散模型联系起来的，这些模型最早是2015年由研究人员提出的。这些模型把物理扩散定律和生成式AI联系起来，特别是在数据的生成和探索方面。在机器学习中，数据的景观被形象化为山丘（高概率、有意义的图像）和山谷（低概率、噪声）。模型的目标是通过时间依赖的概率分布，像物理扩散过程一样，朝着更高概率的区域移动。 这个过程从正向扩散开始，真实的图像会逐渐转变为噪声。反向过程叫做逆向扩散，它试图将这些混乱的噪声转换回结构化的数据。扩散模型利用数学框架，比如布朗运动和随机过程，来模拟数据的生成。这个方法使得机器学习模型能够通过模仿粒子的渐进扩散，生成真实的数据。 视频中还介绍了这些模型的训练过程，从高斯先验分布开始，经过多次迭代，逐渐生成结构化的数据，这一过程是由学习到的模型引导的。最初，训练是局限于局部区域的，需要通过漂移项把数据点拉向原点。噪声计划通过时间依赖的beta项来控制噪声的加入，平衡了泛化和结构学习。 训练完成后，模型就像一个向导，预测概率景观的梯度，引导数据在采样过程中朝真实数据的方向发展。逆向过程由逆向随机微分方程（SDE）驱动，进而实现数据生成。然而，由于离散化，基于扩散的采样计算开销较大。另一种更高效的方法是使用常微分方程（ODE），它需要的步骤更少。现在，许多现代扩散模型（如Stable Diffusion 3）都在结合SDE和ODE，既保证了多样性又提高了速度。 视频最后指出，扩散模型仍在不断发展，未来的探索可能会将语言融入这一框架，以增强其能力。

AI虚拟人物对话

求点赞和关注