真实经历我遭遇了诈骗...(AI骗局揭秘)

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【AI路辰】听小路哥哥读书助眠～｜《灿烂千阳》第一章

自费Minimax制作的小路音色克隆有声书。这次试水选的是之前海螺肉官方在世界读书日好书推荐里路辰选择的《灿烂千阳》。如果有人喜欢的话我后面就继续录制发出来，但是不接受任何许愿哦，因为我是自费的模型制作的… 之前尝试过用免费的GPT-SOVITS去做，奈何推理出来的电音太严重，我自己在这方面本身也是小白，所以只好放弃了。另外，我只是一个小路单推人，所以其他男主的AI我应该是不会做的，给有期待的宝宝先泼冷水了，不好意思… 最后，我也不清楚发布AI这类视频是否有问题，主要看到隔壁的一些乙游（我也在坑里）有相关产出，我自己全网搜小路的竟然没有人做，只好自己拿起铲子当厨子了。有不妥之处还请告知，我会立刻做相应处理，谢谢～^ ^

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作为独立游戏开发者，是不是总被美术素材绊住脚？想给僵尸家族加职业、换外形，却怕画风崩成 “缝合怪”？手动调 100 个素材能累到怀疑人生？这期视频掏心窝分享我的私藏技巧 —— 用 Krita+Flux 批量生成高一致性美术素材！

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【中字】深度学习为什么会好得这么离谱？

Welch Labs https://www.youtube.com/watch?v=qx7hirqgfuU 这视频主要讲的是“万能近似定理”（UAT），它解释了两层神经网络是怎么做到近似各种复杂函数的。关键就在于ReLU（修正线性单元）激活函数的几何作用，它能把输入空间“折叠”起来，然后把这些折叠后的平面组合起来，形成非常精细、复杂的决策边界。视频拿复杂得要命的比利时-荷兰边境线举例，想说明的是，一个“又宽又浅”的网络，就算用了海量的神经元（比如十万个），也只能勉强摸到边境线的复杂程度，还是很难抓住所有细节。但要是换成一个深得多的网络，总神经元数量少得多（比如五层，每层130个神经元），它反而能实现远超想象的精确近似。这说明啊，网络“深度”比“宽度”重要得多，它在有效学习复杂非线性关系方面扮演着关键角色。视频还进一步解释了，如果层与层之间没有非线性激活函数，那多层网络在代数上就会“坍缩”成一个单层模型，所以说，想让网络深度有意义，这些激活函数是必不可少的。视频详细讲了，ReLU是怎么让网络学会超越简单线性边界的复杂模式的。一个没有激活函数的两层网络，顶多只能搞出一个线性的决策边界。但有了ReLU，它能把神经元的负输出直接“折叠”成零，这样就把原来的线性“平面”变成了“弯曲的平面”，让网络能创造出更复杂、更非线性的曲面和决策边界。尽管“万能近似定理”理论上说，一个足够宽的两层网络就能高精度地表示任何连续函数，但视频也指出了实际操作中的局限性。它解释说，目前像梯度下降这样的训练算法，并不能保证一定能找到最优解。挑战有很多，比如糟糕的随机初始化，可能导致模型卡在ReLU函数的“零梯度区域”，学不进去。而且，这个定理也没明确到底需要多少神经元，对于某些特定函数来说，深层网络可能比宽而浅的网络效率高出指数级。视频还深入探讨了神经网络架构，特别是深度和宽度，对学习复杂空间边界的影响，举的例子就是拟合一个城镇的边界。它展示了深层网络怎么通过连续的层和ReLU激活，递归地转换和组合区域，从而生成越来越复杂的决策边界。深度在理论上的优势被强调：ReLU网络能创建的最大区域数量是随着层数呈指数级增长的，而随着宽度则只是多项式增长。分析还观察到，反向传播是如何引导模型创建出复杂精细的多边形的，同时也提到了像“死神经元”这种常见现象。最后，视频展示了即使是相对较浅的模型（比如四层、32个神经元），也能通过递归地折叠和组合输入空间，学会像复杂城镇边界那样的高难度模式。视频的创作者回顾了他十年制作教育内容的历程，感慨核心理念是如何不断扩展去解决复杂问题的，同时像损失函数地形和反向传播这些领域又不断涌现出新的奥秘。他分享了个人故事：2019年因为经济困难辞掉了之前的工作，但2022年又回来了，完全是出于对做好教育的这份热情。为了能把这个事业持续下去，他强调需要建立一个可持续的商业模式，目标是能挣回他之前全职工作的收入，因此希望社区能给予更多支持，尤其是通过Patreon平台，他还提供了独特的剪纸作品作为新的回馈。

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