1分钟让简笔画动起来｜六一惊喜这么玩也太酷了吧！

哪个研究生这年头，还自己搜论文去看，自己从0到1写论文呀！

对于研究生，尤其是学术裁缝们，手动这样手动那样的年代早就过去了。拥抱时代中有用的才是普通人的明智之举，大势所趋，大势难逆！

教你用SD画J

视频已经经过1.5倍速处理

人类：给 AI 装摄像头 vs AI：当场发现主人三天没洗头

开源硬件：https://github.com/78/xiaozhi-esp32

无门槛玩转AI智能家居，无门槛玩转HomeAssistant不是梦！

项目开源资料请访问：https://github.com/yinbaiyuan/houzzkit-f1-opensource 下载最新固件请访问：https://pan.baidu.com/s/1Qki8vFyoskNuWv63UbaK7w?pwd=7k29 对项目有任何建议，欢迎大家随时留言。 有需要的朋友可以直接点击连接购买。买就送Zigbee网关，蓝牙、WiFi双模网卡，免费使用FRP服务器公网操作HA，免费使用AI语音服务器，性价比拉满。 配套的智能音箱硬件也快好了，到时候开源给大家玩。

（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

【WOTB】用AI复刻纯洁de鲜血的声音，然后做成语音包？

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UP教你用holopixai做《道诡异仙》游戏：Holopixai专为游戏设计定制的AI绘画产品

文化VS科技，答网友问！

还有一个点不好说，怕不过S，就是去年诺贝尔经济奖 ：科技突破会挑战既得利益，如果既得利益者是权力，那么难度将远远超过资本。

在搜狐年度科技论坛偶遇世界上最诚实的机器人

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