AI音乐的第一个Agent：Producer.AI 它来了！

【hp/ai语音】卢娜牌导航语音

【脑洞向|非正规导航语音】 脚本/剪辑/调音：我 注： 博主英语不是很好，所以很大一部分用了deepl 翻译，有什么错误还请指出！ 由于ai调试的语音不太稳定，可能会出现： 一、一会英音，一会美音 二、声音会偶尔忽大忽小/模糊

大起大落？豆包上大分！【AI狼人杀】

ComfyUI 使用Controlnet教程及常见报错

使用ControlUI的时候出现An error happened while trying to locate the file on the Hub and we cannot find the requested files...的报错该如何解决？ Main.py文件中 if __name__ == "__main__": 后面复制粘贴如下代码后保存即可（记得得是英文字符） os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com' ComfyUI中Controlnet的使用技巧简介 有帮助请点赞收藏哦~

Deepseek野路子之高德搬砖，日进800+。赢麻了~

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”。

从科幻到现实：人类向监控人的进化，是人类的进步还是灾难？

本视频仅供猜测，无任何不良引导

WAN-VACE+MultiTalk+Stand-In完美复刻舞蹈唱歌，一张图片完美还原人物特征

模型 工作流 链接：https://pan.quark.cn/s/4ac8f9e32423?pwd=JKb6 提取码：JKb6

机器人，真的要来了么...？

2025强推！“导师说刷完这100例，我的深度学习就出师了”

感谢支持！附深度学习100例！

方大同《橙月》专辑封面怎么p？

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