大模型怎么计算损失？怎么选择下一个词？哪来那么多参数？【从零开始大模型06（完）】

零基础入门量化投资，大模型挖因子又来了，这回是ChatGPT5

这个短视频展示了如何使用ChatGPT 5来优化量化因子。我们通过ChatGPT 5生成多个优化因子的建议，并通过编写代码实现逐条测试这些因子。为了提升模型的效果，作者介绍了如何调整优化方向，重点提升夏普比率。视频分享了从选择模型到优化策略的全过程，并提供了代码的实际应用和测试结果。

卡了一年半，五运六气迎来重大突破！

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全网唯一独家方法！！全面解除Deepseek限制，让你看看Deepseek有多野，多“皇”

GPT-5、Grok-3、GPT-4.5、满血版DeepSeek-R1、Claude-sonnet3.7已上线， GPT-o1、GPT-4o、GPT-Seach、GPT-40 with canvasBL!公益GPT站点，免费使用！ 各位小伙伴想要的内容，在视频中请仔细看完视频。

我训练（微调）了一个琪露诺角色扮演模型（公开）

最近在玩大语言模型，发现本地部署角色扮演的并不多，跟东方project相关的几乎就是0了，于是就自己做了两千条数据集对Google的gemma3-12b-it模型进行了微调，目前看来效果尚可，欢迎大家下载本地部署体验。 ollama是提供了API的，也就是说理论上做成一个琪露诺对话机器人应该可行，模型地址：https://www.modelscope.cn/collections/qilunuomoxing-f6d863e3a7504f

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AI视频终极难题：角色、物品、场景如何保持高度一致？保姆级教程，用Nano Banana + Wan2.2轻松搞定！

🔥还在为AI视频中角色、物品和场景的“反复横跳”而烦恼吗？想要制作出拥有电影级一致性的短片，其实并没有那么复杂！ 本期视频，我将反向拆解一个连贯短片的制作过程，为你揭示一个超级简单却极其有效的工作流，让你轻松实现人物、道具和环境的完美锁定。告别抽卡，稳定出片！ #runninghub #nanobanana #aivideo #wan2.2 🎬 你将学到： 1. 运用拼接参考图，在Nano Banana中生成高度一致基础场景的独家秘诀。 2. 如何通过简单的提示词“导演”场景，生成一系列运镜所需的关键帧图像。 3. 在ComfyUI中，无缝衔接Wan2.2的首尾帧工作流，让静态图片流畅地动起来。 4. 分享保证场景稳定的关键优化技巧，例如使用NAG节点和特定的反向提示词。 5. 从图片生成到视频合成，全程保姆级教学，让你一看就会。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ nano banana： https://aistudio.google.com/ 在线工作流 video_wan2_2_14B_首尾帧工作流 体验地址：https://www.runninghub.cn/post/1952189425302360065/?inviteCode=kol01-rh107 runninghub粉丝福利 注册送1000点算力 国外用户 https://www.runninghub.ai/?utm_source=kol02-RH021 国内用户 https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH107 工作流下载 workflow download https://github.com/amao2001/ganloss-latent-space/blob/main/workflow/2025-09-25%20video_wan2_2_14B_FLF2V.json ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 背景音乐由 AI 生成

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