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[55] 使用超声筛查诊断卵巢肿块的深度学习流程的开发和验证：一项回顾性多中心研究

参赛者： 代汶利 学校： 浙江大学

基于得分的扩散模型 | 生成式人工智能动画解说

https://www.youtube.com/watch?v=EhndHhIvWWw 本期视频带你探索“基于得分的扩散模型”（Score-based Diffusion Models），这是生成式人工智能领域的一种前沿方法。 通过模拟粒子在空间中随机扩散的物理过程，科学家们发现这些看似混乱的运动背后，正蕴含着生成高质量图像、音频甚至文本的奥秘。 本视频不仅回顾了我们熟悉的扩散模型框架，还深入介绍了另一种基于“得分函数（score function）”的实现方式，并展示它如何引领了 AI 模型生成的新革命。 适合对生成模型、扩散过程、物理建模感兴趣的观众，尤其是想深入理解 Stable Diffusion、Denoising Diffusion 等原理的技术爱好者。

我出了一套deepseek只能拿36分的化学卷子......

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教一教ai配音

Ciallo～ (∠・ω< )⌒★

2025华为开发者大会高燃瞬间！

还在为没有抢到HDC2025展览门票扼腕叹息？又或是参加了想回顾一下最经典的高燃瞬间？ 华为开发者大会2025的官方探展视频带你一起划！重！点！从技术大佬的脑暴总动员，到硅基与碳基的嘉年华。 从硬核科技码千行万业，到开发者世界群星闪耀。 今天你AI了吗？硅基含量爆表啊！

什么？在手机上和米塔老婆对话！

下期视频出教程，涉及的东西有些多

TIKTOK20天涨粉30W变xian 3W手把手教你

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中国科技硬控老外！这是我参加过机器人最卷的活动！

[中译]最简单有效提升RAG效果的方式！

如果你觉得视频对你有帮助，请关注+一键三连，对视频中的工具有任何疑问，也欢迎评论区交流！ —————————————————— 基础检索增强生成 (RAG) 根本不够用。如果您正在构建需要精准信息检索的 AI 代理，您肯定深谙此道，而且可能已经为此付出了惨痛的代价。最大的问题之一是，在对文档进行分块时，关键上下文信息会丢失——而我有一个解决方案！ 本视频将分步指导您如何在 n8n 中实现上下文检索（具体来说是上下文嵌入）——这是 Anthropic 推出的一项技术，可以显著降低检索失败率，尤其是与其他一些技术结合使用时。最棒的是，它实现起来非常简单！ 这种方法适用于任何矢量数据库、任何 LLM 以及您为 RAG 准备的任何文档或数据集。我甚至在视频结尾快速演示了如何用 Python 为我的 Crawl4AI RAG MCP 服务器实现上下文检索！