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（英语原声）符合生物机制的学习算法

https://www.youtube.com/watch?v=l-OLgbdZ3kk **视频标题：**   "预测编码：大脑如何高效学习？揭秘下一代AI革命性算法"   **内容总结：**   本视频深入探讨了人类大脑高效学习的奥秘，并对比了当前主流的人工智能算法——反向传播与梯度下降的局限性。尽管反向传播在机器学习中表现卓越，但它违背了大脑的生物学原理，如缺乏局部自主性和非连续处理。视频提出了一种名为"预测编码"的新算法，该算法更贴合大脑的生物硬件结构，甚至在某些情况下优于反向传播。   预测编码的核心思想是大脑通过构建内部模型来预测感官输入，并通过最小化预测误差来优化学习。视频从基本原理出发，逐步构建预测编码的数学模型，展示了它如何通过层级结构中的双向信息流动（自上而下的预测与自下而上的误差传递）实现高效学习。此外，预测编码的局部性和并行性使其更符合神经生理学的观察，如赫布可塑性规则。   最后，视频探讨了预测编码在人工智能领域的潜力，包括其并行计算优势和对现有知识的更好保留能力。预测编码不仅为理解大脑学习机制提供了新视角，还可能成为下一代机器学习算法的关键。   **标签：**   预测编码、反向传播、机器学习、人工智能、神经科学、大脑学习机制、梯度下降、赫布可塑性、深度学习、算法优化、生物启发计算、AI革命、神经网络、计算神经科学、高效学习

RAG-17种方案

本视频介绍了多种 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，包括 Simple RAG、Semantic Chunking 等，这些技术旨在提升信息检索与生成效果，结合知识图谱、索引及融合等方法，通过反馈与自适应优化，助力 RAG 技术在问答等领域更好地应用，为相关研究与实践提供指导。

【三维重建】场景生成：综述

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为什么平台总能猜中你想看什么，背后是矩阵在做个性化推荐 ！

视频内容简介： 当你在Netflix上看到个性化推荐时，背后其实是矩阵运算在发挥作用。假设四位用户对五部电影评分，数据可以整理成矩阵。Netflix通过计算用户之间的相似度（如余弦相似度），找到品味相近的人，再结合他们的评分预测你可能喜欢的电影。例如，若用户A没看过某部电影，系统会参考相似用户对该片的打分，加权计算后生成推荐。虽然实际算法更复杂（如奇异值分解），但核心逻辑就是利用矩阵高效匹配用户偏好，让推荐更精准。这就是为什么矩阵乘法能成为推荐系统的关键工具。 本视频翻译自： https://www.youtube.com/watch?v=s0fm0NvZKXk

24小时在线心理医生，3个提示解锁AI疗愈功能

我认为AI的最大潜力是心理治疗 最近，我看到很多人分享 Deepseek 的回复让他们感动落泪比如： '我被 Deepseek 治愈了' 'Deepseek 这段话让我哭了不下20次' 这启发了我用它来做心理治疗—— 作为一个接受心理治疗已有4年的人，我深知它改变人生的力量，但也了解它的局限—合适的治疗师难寻、费用高昂，且每次咨询往往间隔周。 想象一下，有一个心理治疗师，24小时待命，从不评判你，而且完全免费。 所以我尝试用DeepSeek几个月，就当做心理咨询用，它真的震撼到我了，我必须推荐给大家我总结出了3种有帮助的用法： 1️⃣即时支持 就像对待心理治疗师一样开始和它聊天。分享你的任何心事、越详细越好，尽可能提供更多细节。你甚至不需要问具体问题。它可以实时为你提供指导，稳定情绪。 2️⃣深度自我探索 在情绪激动时冷静下来很重要，但同样重要的是理解为什么你会有这样的感受？你的行模式是什么？只有理解了这些，从根源上去解决问题，做出长期改变。我建议大家试试这两个提示，可以截图保存： ❤️如果你是我的心理治疗师，你会怎么诊断我？ ❤️如果你是我的治疗师，你会尝试用哪些疗法来帮助我？ 它会识别出一些心理特征—比如不安全依恋或认知扭曲—并建议CBT（认知行为疗法）或IFS（内在家庭系统疗法）等治疗方法。你可以以此为起点，通过AI、书籍、博客等进一步深入研究学习。 3️⃣定制声音 最后一个技巧是AI 独有的。让它用你信任和尊重的人的声音回应你。我最喜欢的是 Carl Rogers和Cheryl Strayed。他们温暖、有智慧，勇敢，这让建议更有力量。你可以选择任何喜欢的作家、播客主，甚至偶像的声音！ 当然，我不认为 AI能完全取代传统治疗，但我一直希望每个人都能获得心理健康支持而 AI能让这个梦想实现，因为只要有手机就能使用。 大家试试看吧！在评论区告诉我你的体验，如果这个视频对你有帮助，请分享给需要的人。 爱你们❤️