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人工智能的底层原理不过如此，高中数学就足够理解深度学习

最新骗局已经实现三位一体的伪装

开源AI图像描述：JoyCaption ，图片AI反推提示词 支持批量操作 v20250515 一键整合包

20250515整合包说明 1 自行安装好cuda12.4 2 修改默认的模型为 nf4，这个模型8G 就可以使用，如果选其他，显存低于24G 就会报错 3 未修改其他功能，保持原汁原味 4 第一次运行会加载模型会有点慢，大概需要10多秒，以后再反推就是3秒一张了 我的显卡是4070TI SPUER 下载 https://www.jian27.com/html/940.html

（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

Obsidian Weekly 20250504 期：聚沙成塔的编辑器体验优化、AI 行内文本校对与优化

欢迎关注本频道，更多精彩内容尽在 pkmer.cn 本期 obsidian weekly 详细内容请见： https://pkmer.cn/show/20250506002316 本期主播：@杰森_He

多合一 ControlNet 2.0 组合 Redux 模型的 4 种方式

本视频在我的英文油管频道同步更新：https://youtu.be/gokulkCFyS0 Flex Redux: https://www.bilibili.com/video/BV1efjczSEun/ FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro-2.0: https://www.bilibili.com/video/BV1fd5PzhExF/ 下载工作流：https://pan.quark.cn/s/50011031fc87

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