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【万物移除】AI擦除comfyUI整合包-视频合成师的福利来了 字幕-水印-人物擦除教程

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读懂字节开源AI框架Eino实现逻辑（第2期）

秒速爆图谁不爱？nunchaku双截棍正式版0.3.1全程部署及使用调参指南~

nunchaku更新到了0.3.1，更稳定，更好用，比之前dev版适配性更高，安装难度再次下降。修复很多bug，本期视频带你详细体验双截棍秒速出图的本地部署方法及微调参数~ Runninghub工作流下载及在线玩： https://www.runninghub.cn/post/1932623266177556482/?utm_source=kol01-RH138 模型和工作地址： https://pan.quark.cn/s/c29796d944a9 轮子下载地址：https://github.com/mit-han-lab/nunchaku/releases 节点地址：https://github.com/mit-han-lab/ComfyUI-nunchaku?tab=readme-ov-file

AI时代赢在未来:如何培养孩子核心竞争力呢?

今天小招和Ta的朋友们一起探讨了“AI时代的育儿新课题”，陪伴与思考让未来更有方向~ 宝贝成长路，金小葵守护！

【Stable Diffusion】超多人图直出！这套“四人图”生成公式，我愿称之为最强！

这是一期非常艰难的视频。为了解决Stable Diffusion的“超多人图”难题，我耗时两天，反复测试了各种参数和模型。虽然时间紧张，语音合成部分略有瑕疵… 但最终的成果，绝对值得一看！ 本期使用模型： sd： zukicutenew_v2 wai14 noobai-v-pred1 gpt-sovits： zeroshot

AI要取代软件测试？IT行业大地震？我这个14年老测试必须站出来说句实话！

如果可以的话，还请同学们给小黄一个三连鼓励一下，后续我会持续更新一些AI测试相关的直播分享课

ParScale：一种全新的大模型Scaling Law

近年来大型语言模型（LLMs）扩展的主流方法集中在参数扩展和推理时间扩展上，这些方法分别带来了显著的显卡开销和时间成本。通义实验室千问团队提出了一种新路线——并行扩展（PARSCALE），旨在通过增加模型的并行计算能力来提高推理效率，同时避免参数扩展和推理时间扩展带来的训练成本。 🔥 PARSCALE通过在输入数据上应用P个不同的可学习变换，并在训练和推理阶段以并行方式执行前向传播，最终动态聚合P个输出。这种方法可以通过重复利用现有参数实现高效的并行计算扩展，适用于任何模型结构、优化过程、数据或任务。 🔥 理论分析表明，PARSCALE的损失可能遵循类似于Chinchilla扩展定律的幂律关系。通过大规模预训练实验团队拟合出一个新的并行扩展定律，表明将模型并行化为P个流相当于将模型参数扩展O(log P)倍。  🔥 实验结果表明，PARSCALE相比参数扩展具有更高的推理效率，特别是在低资源边缘部署场景中表现优异。例如，对于1.6B参数的模型，使用PARSCALE扩展到P=8时，其内存增长仅为参数扩展的1/22，延迟增长仅为1/6。此外，通过两阶段训练策略，PARSCALE的训练成本也显著降低。在下游任务上的实验进一步证明了PARSCALE的有效性，尤其是在推理密集型任务（如数学和编程）中表现出色。  🔥 总体而言，PARSCALE提供了一种高效且灵活的语言模型扩展方法，不仅减少了训练和推理成本，还为理解计算与参数在模型容量中的作用提供了新的视角。 📚论文：arxiv.org/abs/2505.10475 模型：modelscope.cn/papers/2505.10475 体验：huggingface.co/spaces/ParScale/Parallel_Scaling_Law