星舰第九次发射，到底成功了还是失败了？不同的ai怎么看？

AI动画丨没有纵身一跃的勇气 哪有振翅高飞的畅快

一只破壳于悬崖边上的雏鸟，在几经试探中，终于鼓足勇气跃下高山，那一刻，如涅槃凤凰，在天空划出金色轨迹。六一儿童节，谨以此片表达成长过程中需要的勇气与力量。

Flux 推出多模态图像生成与编辑模型——FLUX.1 Kontext，一致性惊人！GPT 4o 强有力的竞争度对手，甚至比 GPT 4o 还强

Black Forest Labs 推出了全新一代多模态图像生成与编辑模型——FLUX.1 Kontext。你可以通过“文字+图像”来控制图像修改，而且最强的是——它能保留图像细节，一致性惊人！ 目前 FLUX.1 Kontext 有三个版本： - Kontext [Pro]：适合快速迭代编辑，支持多轮连续编辑，保持角色、风格、身份一致性。 - Kontext [Max]：高性能版本，提示词理解力更强，排版和风格一致性表现更优。 - Kontext [Dev]：开源版本，目前还在私测阶段，很快就会开放。 此外，他们还上线了自己的图片生成平台 —— FLUX Playground，你可以直接在平台上使用这些强大的模型。 FLUX Playground：https://playground.bfl.ai/image/generate

这就是觉悟AI接管比赛后的游戏表现吗

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4月星火计划项目突然来袭！！！

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AI绘画角色lora炼制简易教程

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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

死活不做指检，执业医师大战AI病人3

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红杉资本AI峰会下半场