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3分钟，就3分钟！手撕前向传播

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潜空间到底是什么？有什么问题？

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十分钟从零理解Transformer位置编码：从公式到原理

自注意力机制是 Transformer 的核心，但它天生对词语顺序 “不敏感”——“我爱你” 和 “你爱我” 在它眼里可能没区别！这时候，位置编码（Positional Encoding）就成了关键：它像一把 “序列标尺”，给每个词贴上独一无二的 “位置标签”。你是否好奇过在Attention Is All You Need这篇文章中被一笔带过的位置编码的原理？ 视频里，我会从 Transformer 的 “缺陷” 讲起，一步步拆解位置编码的设计逻辑：为什么要用 sin 和 cos 函数？不同频率的三角函数如何生成唯一的位置 “指纹”？它又是如何让模型轻松理解 “相对位置”（比如 “相隔 3 个词”）的？不管你是 NLP 入门者还是想深挖 Transformer 细节的开发者，都能搞懂这个让模型看懂语序的核心技术。看完就能明白：位置编码不只是简单的 “位置标记”，更是 Transformer 理解语言顺序的 “底层密码”。

【全网首发：国赛赛前必看】一个视频教会你如何合理规避国赛AI新规，避免无效参与

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模型斗技场！Openai-Oss-20B VS Openai-Oss-120B VS Qwen3-30B 本地模型巅峰对决！七大维度深度测评！清晰了解模型性能！

视频中出现的测试题目与结果汇总（包含测试题目，模型原始回复，Deepseek与Gemini的评价打分） 链接: https://pan.baidu.com/s/1lHZj53_vhK6iA26yKpxB2A?pwd=7126 提取码: 7126 长视频制作不易 还请大家多多三连，up感激不尽 欢迎大家来评论区分享讨论~

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AI到底怎么变得这么厉害的？70%数据，20% 算力，10% 算法？

AI 生成 3D 角色，从文字到会动的恶魔，UE5.6 里直接做面部动画

想做个会动的恶魔、兽人或科幻生物，却被建模软件吓退？教你用 ChatGPT 写描述，AI 自动生成 3D 模型，再扔进 UE5.6 绑定骨骼 —— 全程花 10 美元（Evo3D 订阅），不用学 Maya，新手也能搞定带面部动画的超人类角色。 核心流程，省钱又快： ChatGPT 当 “设计师”： 复制视频里的超长提示词（描述要 “清晰露肩、表情自然、少阴影”），让 ChatGPT 生成参考图（像给 AI 画图纸，它还挺听话）。生成的图别太花哨，阴影多了会让 3D 模型像 “化浓妆”（后期难调）。 Evo3D “一键生 3D”： 把参考图上传到 Evo3D，选 4K 纹理、10 万多边形（够细节又不卡），10 分钟出网格（花 2 美元 / 个，比请建模师省几千）。生成后下载 GLB 格式，用 Blender 导出 OBJ 和纹理（漫反射、法线、粗糙度，一个都不能少）。 Faceform “包裹拓扑”： AI 生成的网格拓扑乱得像毛线团？用 Faceform 把 “超人类标准拓扑” 裹上去 —— 加点对应点（眼角对眼角，嘴角对嘴角），点 “计算”，自动对齐（像给歪扭的衣服套个标准尺码，瞬间规整）。 UE 里 “活过来”： 导入包裹好的模型，贴纹理、调法线强度（让鳞片 / 皱纹更明显），用超人类创建器绑定骨骼 —— 嘴巴能张合，眼睛能眨，甚至能用摄像头捕捉面部动作（比手动 K 帧省 10 倍时间）。