微调模型的各种参数到底怎么设置？微调的显存消耗怎么估算？有哪些显存优化技巧？

【AI知识分享】IP-Adapter论文精讲与落地应用第1集：从扩散模型弱点谈起，源于论文，高于论文，手把手教你把算法真正用起来

个人观点分享，也怕自己到时候忘记了哈哈~如有错误，敬请各位大佬评论区批评指正，共同进步，非常感谢~ 视频参考文献：《IP-Adapter: Text Compatible Image Prompt Adapter for Text-to-Image Diffusion Models》

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10分钟教你在STM32上部署AI模型！

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Qwen3 Embedding 4B模型+n8n工作流完美结合，无需编程基础5分钟轻松构建专属知识库，支持ollama！构建专业级RAG检索系统的详细操作保姆级教程！检索准确率高达95%，超越付费方案 🚀🚀🚀视频简介： ✅AI知识库搭建终极指南！Qwen3 Embedding模型性能超越同类产品，结合N8N工作流平台实现文档自动处理、向量存储、智能问答一站式解决方案 ✅本视频详细演示了如何使用阿里巴巴最新发布的Qwen3 Embedding 4B模型，结合n8n工作流平台，无需编程基础即可快速构建强大的个人AI知识库。 🚀 核心亮点： - Qwen3 Embedding系列：支持0.6B、4B、8B三种参数规格，在MTEB多语言排行榜排名第一，检索准确率高达95%，支持100多种语言和32K上下文长度 - N8N工作流平台：零代码可视化操作，支持500多种服务集成，提供灵活的部署方案 📋 实操步骤： 1. 安装Ollama和Node.js环境 2. 下载并导入Qwen3 Embedding 4B量化模型 3. 使用N8N构建两个核心工作流：   - 📁 文件读取→向量化存储工作流   - 🔍 智能检索→问答工作流 💡 技术特色： - 支持中英文混合文档处理 - 递归文本分割和向量存储 - 实时检索验证效果显著 完全开源免费的解决方案，让每个人都能拥有专属的智能知识助手！🤖✨ 🔥🔥🔥时间戳： 00:00 - 阿里巴巴Qwen3 Embedding系列模型介绍 00:48 - Qwen3 Embedding模型优势详解 01:28 - n8n工作流平台优势介绍 02:20 - 环境准备：安装Ollama和Node.js 02:41 - 下载并导入Qwen3 Embedding 4B模型到Ollama 04:07 - 安装并启动n8n工作流平台 04:25 - 构建知识库工作流：添加文件读取和循环组件 05:56 - 配置向量数据库和嵌入模型 08:38 - 构建检索工作流：配置AI Agent和向量存储工具 10:33 - 测试个人知识库检索功能 11:26 - 检索结果展示和总结 #n8n #qwen3 #aiagents #rag #aigc #agi #embedding #aiagent #ai

要求大学生毕业论文的AIGC率是完全错误的

粉丝提问的回答，没办法，形式主义的事情就用形式主义去糊弄，As the twig is bent, so grows the tree.

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AI一本正经地胡说八道，并非bug而是设计特征

幻觉源于大语言模型的概率补全机制，本质上是通过海量文本学习"最可能出现的回答"，而非真实世界建模。Nature撰文认为，AI的"胡说八道"是底层设计，而且科学家说"幻觉"里藏着创造彩蛋。