强化学习从原理到实践 第7章 AC和A2C算法

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人工智能模型微调：未来十年最具潜力的职业机遇

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【AI虚拟伙伴】对接本地Index-TTS语音合成教程 无需参考音频文本的声音克隆

本期视频我们将探索如何在本地环境中将AI虚拟伙伴对接开源的Index-TTS API整合包。Index-TTS是B站开源的无需参考音频文本的零样本声音克隆的语音合成大模型。 · 特点：无需参考音频的文本、发音纠正精准、停顿控制灵活、性能表现优异 · 枫云AI虚拟伙伴为公益免费的二次元AI数字人软件 Index-TTS开源地址：https://github.com/index-tts/index-tts Index-TTS API整合包：https://pan.baidu.com/s/15MbpQVfKMXUFztfYuKKcEA?pwd=aivm AI虚拟伙伴地址：https://swordswind.github.io/2024/07/09/mateweb/

Flux ControlNet V2 升级！五大控图模式：线稿、软边缘、深度、姿态、灰度上色等 模式，轻松搞定！效果碾压旧版，AI绘画/AIGC

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【科技补全47】Windows出现大规模蓝屏；美国司法部要求拆分Google；外卖大战；英伟达5090D显卡在中国停售；OpenAI上线image-1图像API

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吊打Transformer，让SOTA模型集体破防！ 全新序列洗牌注意力曝光：序列重排+特征混淆| 即插即用模块与论文写作【V1代码讲解148】

序列洗牌/混淆注意力（Sequence Shuffle Attention，SSA）： 实际意义：①忽视序列间差异：现有方法在将2D图像展平为1D序列，采用像素级求和聚合序列。忽略了不同展开方式间的显著差异，未能充分挖掘不同序列的互补信息。 ②难以捕捉复杂依赖关系：由于图像的复杂性，不同序列之间存在着复杂的依赖关系。 实现方式：残差网络+权重机制+特征重排 涨点以后如何写作？：【此部分 请务必看视频 视频更为详细】

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科研利器：基于Cherry Studio的论文检索MCP

提示词： 请用中文回答！ 请根据json表返回信息进行总结，每篇论文需包括以下要点，每一个要点的冒号后给出对应示例： 1. 标题："Gpt-4 technical report" 2. 作者："J Achiam, S Adler, S Agarwal, L Ahmad" 3. 摘要："We report the development of GPT-4, a large-scale, multimodal model which can accept image and text inputs and produce text outputs. While less capable than humans in many real-world scenarios, GPT-4 exhibits human-level performance on various professional and academic benchmarks, including passing a simulated bar exam with a score around the top 10% of test takers. GPT-4 is a Transformer-based model pre-trained to predict the next token in a document. The post-training alignment process results in improved performance on measures of actuality and adherence to desired behavior. A core component of this project was developing infrastructure and optimization methods that behave predictably across a wide range of scales. This allowed us to accurately predict some aspects of GPT-4's performance based on models trained with no more than 1/1,000th the compute of GPT-4. 4. 期刊："arXiv preprint" 5. 发表年份："2023" 6. URL："https://arxiv.org/abs/2303.08774" 针对第3点摘要，需要进行适当总结，充分保留关键信息。