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扣子coze工作流如何复制保姆级教程，一键生成原创视频

一键三连+666，宋30+工作流

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一分半教你如何把模型变成创战者风格

第一次做这种，有问题还请见谅

Deepseek，你明明知道罗帅宇医生的事情是怎么回事，为什么不说实话？

我们有生之年，会看到疾病的终结吗？

解决“蚂蚁大象”同框检测难题？小目标/多尺度/实时检测救星！：多核感知卷积单元| 即插即用模块与论文写作【V1代码讲解161】

多核感知卷积单元（Multi-Kernel Perception Unit，MKP）： 实际意义：①在卷积神经网络的特征提取过程中，小目标容易因下采样或卷积操作导致特征信息丢失，消失在背景中。 ②目标尺度差异大（如远处小目标与近处大目标），传统单尺度卷积核难以同时有效处理不同尺度的目标，导致网络对多尺度特征的感知能力有限。 实现方式：①集成不同尺寸卷积核。 ②引入逐点卷积（Point-wise Convolution），实现跨尺度特征的融合与交互。 涨点以后如何写作？：【此部分 请务必看视频 视频更为详细】

练习两天半，从零实现多模态大模型（多图场景，多轮对话），从原理讲解到代码实现，搭配流程图，清晰易懂

之前基于qwen2.5-0.5b和siglip从零实现了多模型大模型，但是预训练与sft使用的数据都是单图场景，那么多模态大模型如何处理多图输入呢？ 其实和单图输入并无本质差异，无非是一些小细节和数据处理存在差异。 针对多图场景写了一套训练代码，搭配流程图讲解，清晰易懂。

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