AI是用数学方法学语文

PS2025魔改26.8版PS+Kontext高阶用法

我去 AI产品摄影又要被颠覆了 这次分享的PS2025.26.8更新了 高级版的自动选取人物功能 和黑森林的全能模型 Kontext简直是最佳搭档 首先使用PS人物细分选取遮罩工具 让你在COMFYUI 繁琐的遮罩节点解脱出来 我们就可以拼个大概 再配合Kontext 拥有前所未有的精准控制能力 像这样 同样的图片和提示词生成的效果 黑森林官方节点品质明显要高于别的 COMFYUI-Kontext插件 只因它是黑森林官方的API节点

Wan2.1-14B-Self-Forcing图生视频一键包,4步采样,自动提示词,支持50系,至少需要12G显存

Wan2.1-14B-Self-Forcing图生视频一键包,4步采样,自动提示词,支持50系,至少需要12G显存

【老司机必备】解除的DeepSeek力量限制，玩点不一样的刺激！

全网首发！五大AI引擎协同平台正式上线 Gemini2.5Pro、Grok-3、GPT-4.5、o3、o4mini、满血版DeepSeek、Claude-sonnet4全都有 同时还有各种指令与教程。纯公益Al站点，免费使用体验! 各位想要的内容，都在视频中!请仔细看完视频! ヾ(•ω•`)o 评论区与简介放不了链接，请三连关注up并评论哦，看到了都会回的!(～￣▽￣)～

在你训练神经网络时，梯度下降算法究竟是如何工作的？

视频简介： 七十年代初，哈佛研究生沃伯斯提出能训练多层神经网的“反向传播”算法，自比牛顿定律，却被权威明斯基否定。实践证明，它可训练自动驾驶、手写识别，乃至今天的大模型。以 Meta 的 Llama-3.2 为例，输入“法国的首都是”，算法会微调上百亿参数，令答案更倾向“巴黎”。流程是：按权重算输出，经 softmax 得概率，用交叉熵评误差，再靠链式法则算出各权重对误差的影响，沿误差下降方向更新；它利用小学习率反复迭代，像顺着山坡下滑，逐步逼近最低点。演示用经纬度区分巴黎、马德里、柏林、巴塞罗那：输入坐标，经线性层和 softmax 得四城概率，再用反向传播迭代，把平面调成正确边界。同理，数十层、亿级参数的语言模型在高维空间中也靠它雕刻复杂分区，把散布各处但指向同一词的样本聚拢。昔日被嘲“学不会”的算法，如今驱动几乎所有 AI。 本视频翻译自： https://www.youtube.com/watch?v=VkHfRKewkWw 本视频翻译自：

当画师被鉴AI后

-

任正非在人民日报发声：干就完了

极致抠图Comfyui高级局部调色技巧sd15-recolor

通过网盘分享的文件：rgthree.compare._temp_piqmx_00257_.png 链接: https://pan.baidu.com/s/15dg55rCN2lIZ7Nxex5ZdLg 提取码在视频最后，将png图片拖进comfyui界面即为工作流。 相关模型: 通过网盘分享的文件：ioclab_sd15_recolor.safetensors 链接: https://pan.baidu.com/s/1bhVJY7r67Ps7GRCf5WkSHA 提取码: pv9k 将模型放进models/controlnet文件夹即可。也可以自行搜索抱脸地址下载 sd1.5模型任意

MCP开篇：聊聊RAG和MCP的区别

-

UniWorld-V1 一键包 用于统一视觉理解和生成的高分辨率语义编码器 20G显存占用 支持50系 精简硬盘占用

下载链接见评论置顶 提取码一键三连+关注可见（x 什么？关注了也没有？那你看完简介再说 ==================== 20G显存占用 支持50系 有报错的话，请截图（控制台）发评论区 ==================== 恭喜你发现了华点 提取码glut 拿了资源就给个免费的赞吧~

【变书为App—概念篇】掌控习惯 让你的自制App成为知识与习惯管家

把书工具化——转化《掌控习惯》书中观点为App功能，零基础App开发与AI妙用，自动化你的习惯   0:49 书中观点拆解 3:45 观念转化为App功能 Lanlearner App体验：https://lanlearner.netlify.app/ 主动技能： 1 添加可分类的新知识点：创造环境—养成总结与思考应用的习惯 + 结构化学习 2 Day1, 2, 7, 30, 163复习提醒：关注重复次数—解决看完书想不到复习的问题 被动触发： 1 习惯叠加：在知识输入后，多做一步 2 两分钟原则、找到渴望的根源与替代：拒绝信息轰炸。   养成好习惯，从读书开始，到下意识执行，自制App助你走完最后一公里