【Max_AI】ima+X资讯抓取，AI知识库内容持续丰富！

9月霸榜！唯一一款免费无限制AI生图/视频软件，比付费还强！SD绘画/SD整合包

【老司机必备】一步破甲DeepSeek和Grok，不撤回爽玩系列！

全网首发！五大AI引擎协同平台正式上线 Gemini2.5Pro、Grok-3和4、GPT5、满血版DeepSeek、Claude-sonnet4、Kimi-k2全都有 同时还有各种指令与教程。纯公益Al站点，免费使用体验! ヾ(•ω•`)o 评论区与简介放不了链接，请三连关注up并评论哦，看到了都会回的!(～￣▽￣)～

东北大学校长冯夏庭：选择拥抱时代，守正创新

陈华钧：知识增强大模型智能体 | 第四届智能决策论坛

报告摘要：知识增强（Knowledge Augmentation）指通过引入结构化、可控的外部知识，提升大模型在复杂任务中的推理、规划与决策能力。随着智能体面临多步推理、任务规划与工具调用等日益复杂的挑战，知识增强正逐步成为构建强智能体的关键范式之一。本报告首先简要梳理了大模型知识增强的主要机制及其在不同阶段的实现形式，重点介绍了我们提出的KAG（Knowledge-Augmented Generation）框架，展示其在知识表示、检索、集成与生成等方面的系统能力。随后，报告回顾了智能体概念的发展脉络及其与知识表示方法的历史关联，并进一步聚焦于大模型时代的智能体演进路径。重点介绍了知识增强智能体在多个核心维度的实现方案，包括知识增强任务规划智能体KnowAgent、世界知识模型WKM、图增强的工作流自动规划、知识图谱引导的工具调用机制、知识增强强化学习方法，以及智能体的自我知识边界识别等多个方面的内容。

【秋叶ComfyUI安装】9月最新ComfyUI中文版整合包无私分享！Comfyui保姆级教程 一口气带你干完comfyui 全程干货！（附全套工作流整合包

一个冷知识：点赞是免费的！但是可以让辛苦做视频的UP主开心快乐一整天！！！ 我给大家准备了视频配套的整 合 包 &工 作 流 模 型，关注＋评论【66】即可得

大白话秒变专业大师提示词！国产提示词神器炸裂出圈

✅提示词自动优化 输入简单需求（例：“短视频文案改公主号爆文”） 自动生成结构化专业提示词（含标题拆解/内容框架），并且支持反复修改调整。   ✅配图提示词反推 上传图片→自动解析AI绘画提示词→可批量生成同风格配图   需要提示词优化网站的，扣1发你噢！

从农民到程序员？贵阳这个村让我重新认识中国乡村

AI创意视频丨上合诗篇

当千年丝路的诗韵遇上AI创意镜头，上合故事有了全新的打开方式：唐代诗人张籍笔下的丝路驼铃照见今日上合的繁荣与机遇；上合合作让乌兹别克斯坦诗人纳沃伊连接东西的美好愿景成为现实；俄罗斯诗人普希金笔下的美好情谊，恰如上合组织国家相知相亲的醇厚友谊……上合组织国家成员国10位诗人的哲思和智慧穿越时空，照见今日上合的团结与繁荣，照见未来上合的梦想与征程。

人工智能+行动计划启动！两年内覆盖六大领域，你跟上了吗？

【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。