AI短剧的时代即将到来，看好你的时间

大模型并非完美无缺，该如何应对它多重人格下的隐患？

全局注意力是万能的？GCE说NO！分组卷积注意力：5步实现局部增强！| 即插即用模块与论文写作【V1代码讲解171】

分组卷积注意力模块（Group CBAM Enhancer，GCE）： 实际意义：①全局增强的局限性：传统CBAM从全局角度进行特征增强，未充分考虑局部通道间的关联性，破坏通道信息独立表示。 ②冗余信息干扰：融合特征包含大量冗余信息（如背景噪声等），降低特征判别能力。 ③局部显著信息挖掘不足：存在丰富局部细节（如边缘、纹理等），难以精准定位并增强局部信息。 实现方式：①特征分组：将特征沿通道维度分成多个小组。 ②局部注意力提取：对每个小组单独应用 CBAM，生成注意力权重。 ③权重调整：计算每组权重均值，将高于均值权重设为1（强化关键信息），低于均值的保持不变（抑制次要信息）。 ④特征增强与整合：对各组特征加权，得到增强特征。

爆改最近超火的 Gemini CLI，让它支持运行任意大模型！

项目 Github 地址：https://github.com/ConardLi/easy-llm-cli code秘密花园AI教程汇总：https://mmh1.top/#/ai-tutorial

中美人工智能对比 深度求索使用率从50%到3%

中国开源大模型领跑全球。解析 DeepSeek 使用率传言真相，其与通义为全球开源大模型前两名，中国 AI 在多场景应用领先，未来可期。

娃哈哈遗产争夺大战！马斯克Grok推出AI“伴侣”功能！

【近期科技资讯】 娃哈哈遗产争夺战！ 马斯克Grok推出AI“伴侣”功能！ 吉利和极氪合并 网络身份证正式启用 京东入局医美赛道！ 英伟达将恢复H20中国销售！ 充电宝将推出新国标！

详解扩散模型采样轨迹《Diffusion Sampling Correction via Approximately 10 Parameters》

论文讲解版: BV1APuqzUEpE 以 "Diffusion Sampling Correction via Approximately 10 Parameters" 为主线, 总结扩散模型采样轨迹的几何性质. 主要涉及的论文: · Diffusion Sampling Correction via Approximately 10 Parameters · On the trajectory regularity of ode-based diffusion sampling · Diffusion models generate images like painters: an analytical theory of outline first, details later slides:  · 链接: https://pan.baidu.com/s/1pe7aCIGY0l1pLyC5AHsijg?pwd=iegv · 提取码: iegv

基于LlamaFactory和EasyR1的高效大模型微调和GRPO训练实践-郑耀威

无中生有！独创！添加皮肤纹理方式！800到3K只要40秒

网盘及地址：https://pan.quark.cn/s/f49bb81bd2d1 具体数值及节点其他，自行根据实际应用情况调整

ComfyUI 第135集 SDXL附加模型，ControlNET, TTP，高清放大，二次元，网红量产，图生图，二次采样文生图。AI绘画，AIGC，AI。

夸克盘 https://pan.quark.cn/s/41145126f071 提取码：wcR8 百度盘 https://pan.baidu.com/s/1Row6ckzIbY44Q9kD-4Yc-A?pwd=pub2 提取码: pub2 天翼盘 https://cloud.189.cn/t/3YraEbm6jAJr（访问码：xwx2）

Flux-Kontext快速云端镜像部署教程(资源环境已配置)

云端镜像地址：https://www.codewithgpu.com/i/comfyanonymous/ComfyUI/ComfyUI 工作流地址： 链接: https://pan.baidu.com/s/1FWLc267QYrvnRL1V29f8Uw?pwd=f2wh 提取码: f2wh