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损人不利己的天价挖角，扎克伯格的人格标签一贯恶劣…

扎克伯格的META用2亿美元年薪包，大批的挖角AI所谓的“行业精英”，最终整合不起来团队，造成原始团队分崩离析。为何扎克伯格下注每一个领域，都会给人留下这种损人不利己的印象。这些视频与大家分享一下作者眼中，所谓科技企业高薪挖人的底层逻辑，以及顶级人才，高级牛马和中基层牛马，在这种抢人大战当中，各自应该站什么立场。

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如果蛊有朋友圈之迟到的七夕特别篇

整点烂活 虽然七夕已经过去了 娱乐产物 勿喷 qq人皆为ai生成 雷者自避

AI眼中，生命并不比数字更重要…聊聊科幻史上的顶级想象力

马斯克：思想不止原子碰撞那么简单，AI 或许是通往真相的钥匙。

大模型最关键的数学基础，可视化浅显易懂介绍熵、交叉熵、KL散度

From:油管的高赞博主artem kirsanov 00:30 大脑处理信息时会同时评估多个备选方案及其概率，这种概率思维在机器学习中同样关键。熵、KL散度等概念为描述不确定性提供语言； 04:08 概率分布为每种状态赋值并归一。频率派以长序列实验估计概率，适用于掷骰；贝叶斯派将概率视为信念强度，更能处理一次性事件如天气预报。分布整体性意味着调整一处必影响其他处。 08:08 生成模型需掌握高维分布。例如 100×100 像素图像位于一万维空间，采样过程类似掷骰抽样。事件概率越低，惊讶度越高，这为生成模型评价提供指标。 12:14 熵衡量平均惊讶度。模型依赖内部分布近似真实分布；若硬币被做手脚，预测与结果差距造成更大惊讶，熵亦增。 16:24 交叉熵衡量用模型 Q 去解释真实分布 P 时的平均惊讶，等于熵加上模型误差。它非对称：假设硬币公平却实际偏斜，与反向情形带来不同损失。KL 散度即交叉熵减去熵，专注于模型偏差。 20:21 目标是训练神经网络最小化 KL，从而逼近真实分布；实际常以等价的交叉熵作为损失函数。KL 为零表示模型与数据完全一致。 24:23 熵最小化框架支撑生成模型学习复杂现实分布；变分方法等高级技巧可进一步改进。理解熵、交叉熵和 KL 有助于量化不确定性并搭建更可靠的机器学习系统。 #大模型[话题]# #大模型基础[话题]# #概率[话题]# #我的学习进化论[话题]#

抠图之王Birefnet抠图实战，消除你对它的抠图能力的怀疑，它是当之无愧的抠图之王

BiRefNet链接：https://pan.quark.cn/s/3a0a7a8c81b8 解压到没有任何中文的目录下运行，显存4G以上，英伟达显卡 不要怀疑它的抠图能力，目前你能找出超越它的抠图工具，就在下方留言，实际上，有一些抠图工具内部使用的模型就是Birefnet。

实测Nanobanana爆火的10个新玩法，附提示词

自从谷歌发布超强图片编辑模型Nano banana以后，仿佛发现了新大陆，除了中文海报生图能力差一点，其他真的无可挑剔！这期开始我挑战用Nano banana做100种AI修图的新玩法，每期10个案例，把修图应用到实际场景中，效率翻倍！视频图片由AI合成，请注意甄别！

古法小孩之"胎里素"这一块【神人TV吐槽】

参考文献 [1] Pawlak, Roman. European journal of clinical nutrition 71.11 (2017): 1259-1262. [2] Desmond, Małgorzata A., et al. The American journal of clinical nutrition 113.6 (2021): 1565-1577.

单身久了，看AI都眉清目秀的……

学弟学弟，你怎么回事