通过超算硬件发展趋势看AIInfra基础设施的未来！

apple intelligence评测：神话还是笑话？

手把手带你动画深入理解反向传播原理，从基础掌握机器学习最重要的算法

机器学习可视化讲解，喜欢的宝子多多三连噢！！

Flux-Kontext-Dev一键包,NSFW Lora 使用,支持50系显卡,8G显存可用,15步采样,由红潮提供

Flux-Kontext-Dev一键包,NSFW Lora 使用,支持50系显卡,8G显存可用,15步采样,由红潮提供

自己写了个英语阅读APP, 希望有人能用得上！

-

米粉出征2：赛博佃农、数字流氓、网络癌症、资本走狗、业态屠夫

开源+免费！这个AI彻底改变了美工和设计！FLUX Kontext Dev本地安装与使用教程：最强一致性图像编辑模型！ | 含模型下载与ComfyUI工作流

更多提示词玩法请收看这一期视频：BV1vYKVzfEYB 网盘链接： 🔗度盘：pan.baidu.com/s/1lzQOarwIb8WEAOL7DshGxw?pwd=qhjb 🔗夸克：pan.quark.cn/s/b96c23811c4a 模型下载地址： 🔗Kontext模型：huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-dev/blob/main/flux1-kontext-dev.safetensors 🔗Kontext模型（FP8版本）：huggingface.co/Comfy-Org/flux1-kontext-dev_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/flux1-dev-kontext_fp8_scaled.safetensors （两个模型选其一下载即可，原版推荐24GB显存，FP8推荐16GB显存） 🔗文本编码器：huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/tree/main 🔗VAE：huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/blob/main/ae.safetensors

这三大AI猜得出来这些UP主吗？？

如有冒犯侵权可以修改换源！ 喜欢的话就给个三连吧 求求啦！ 动态置顶粉丝群可入！ 有什么更多有趣的视频题材想法都可以评论或者私信告诉我哦！ 评论和私信都会尽力全部回复。 【内容纯属娱乐盲猜 无恶意】 目前粉丝数：14780

免费降aigc查重工具分享，实测45的ai率降低到3

实测45的ai率降低到3，目前平台活动推广期间免费送字数！ 速来薅羊毛！ 地址：https://xiez.rainyo.com 觉得不错可以三连找我领取活动卡！

【Obsidian+Cursor】10分钟打造外置大脑，学习效率暴增30倍！

再也不用担心记不住、找不到！这套Obsidian+Cursor组合拳让你秒变学霸🔥 看了100个视频全是白看？学了50个知识点转眼就忘？本期教你零基础打造AI知识库，自动提取、分类、连接所有学习内容！不仅能记住一切，还能主动挖掘知识关联，比市面上几千块的课程还实用！学会这招能帮你节省200小时重复学习时间，不信你试试！👇点赞收藏，解锁最强"外置大脑"秘籍！#AI学习 #Cursor #效率提升 #知识管理 #Obsidian教程 知识整理prompt如下： # 网页视频内容整理提示，将以下网页网址及视频内容进行整理，具体要求如下： 网页网址： 网页视频内容文案： ## 基本要求 1. 将视频网址的内容整理到一个单独的Markdown文件中 2. 文件必须保存在"AI学习资料"文件夹下 3. 文件命名格式：YYYY-MM-DD-[视频主题].md 4. 文件开头必须记录原始视频网址 5. 使用MCP time-mcp读取系统当前时间 6. 通过读取网址网页内容获取视频标题和作者信息 ## 内容结构 1. 使用mcp sequential-thinking方法结构化梳理内容 2. 内容组织应包含以下部分：   - 视频标题和作者信息   - 主要观点概述   - 关键内容分点详述   - 重要术语解释   - 个人思考与应用价值   - 与其他资料的关联性分析 3. 提取的文案应保持原意，但可以重新组织语言使其更清晰 ## 标签管理 1. 为每个文件添加不超过3个标签 2. 标签格式：#标签1 #标签2 #标签3 3. 优先从"标签整理.md"中选择已有标签 4. 若无合适标签，可创建新标签并同时更新"标签整理.md"文件 5. 新增标签时，在"标签整理.md"中添加该标签及其简要说明 ## 格式与兼容性 1. 使用标准Markdown语法，确保Obsidian兼容性 2. 使用适当的标题层级（H1-H6）组织内容 3. 重要内容可使用引用块（>）标记 4. 代码示例使用代码块（```）包围 5. 可插入相关图表截图，存放在同名文件夹下的images目录 6. 添加内部链接引用相关笔记（如：[[相关笔记]]） ## 元数据区域 在文件顶部添加YAML前置元数据： ```yaml --- source: "视频URL" date_created: YYYY-MM-DD tags: [标签1, 标签2, 标签3] aliases: [可选别名] --- ``` ## 其他要求 1. 视频内容如有时间戳，保留以便快速定位 2. 整理的内容应同时适合人员阅读和AI处理 3. 注意保留原视频中的核心术语和关键概念 4. 可添加资源引用区，列出视频中提到的其他资源 5. 结尾可添加"相关推荐"区域，建议相关学习资料

结合RL与MPC的动态环境下的机器人导航方案

我们提出了一种面向异构约束动态环境机器人导航的新型分层框架。在前端使用RL来估计机器人的cost-to-go(提供候选目标点),在后端使用MPC保证安全性。仿真与实物实验表明，该方法能有效解决复杂动态环境中的局部规划问题，并且本方案摆脱了对高精度仿真环境的依赖，在计算效率与训练可扩展性方面具有显著优势。 github: https://github.com/TIB-K330/HALO arxiv: https://arxiv.org/abs/2506.09859 欢迎大家star关注，使用和提出宝贵意见