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Bert： 接收原始的数据，文本数据向量化，为输入序列中的每个词（或子词）生成富含上下文信息的深度语义表示向量； BiLSTM ：接收Bert层输出的每个 token 的上下文向量序列，通过前向LSTM和后向LSTM，进一步捕捉当前位置词左边和右边的上下文信息，输出一个新的融合了双向上下文信息的特征向量； CRF：基于每个词的特征（BiLSTM层的输出）做决策，同时考虑整个标签序列的联合概率，显式地学习标签之间的转移规则。CRF层学习一个转移分数的矩阵，其中每个元素 T[i, j] 表示从标签 i 转移到标签 j 的概率，在预测时使用Viterbi算法找到整个序列上得分最高的标签路径，而不是贪心地为每个词选择局部最优标签。 注：模型的详细介绍可自行到网上查询，建议掌握模型的原理。

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今年的HRM太猛了！2700万参数吊打大模型

今年的 HRM（分层推理模型）简直逆天！仅 2700 万参数，就在数独、迷宫等推理任务中击败百亿级大模型 DeepSeek-R1、Claude、O3。它是如何做到的？双层循环架构、高低层协作、输入注入机制，让小模型也能实现深度推理。这期视频带你深入解析 HRM 的工作原理和技术亮点，看看小钢炮是如何吊打巨无霸的！

“当你爱上一个游戏，并决定为它做些什么”

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AI版谁是卧底加强版，三阵营deepseek VS 豆包 VS 腾讯元宝，谁才是最终的赢家？

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公开课 生成式AI艺术原理与创作过程 2025.5版

这堂课自2022年起在线上开放，线下在全国二十多个院校讲过。随着AI技术的发展，课程内容也在逐步更新。目前最新版是2025年7月中央美院国家艺术基金“数字艺术与智能设计创作人才培训”课上的版本。 视频中是2025年5月的版本。 以作品CyberFish为例，从艺术和技术紧密结合的新颖视角，讲解了生成式AI中的GAN模型和Diffusion模型在艺术创作中的应用，尤其剖析了“AI绘画”、“生成”等动作背后的逻辑与原理，以及对比分析了Latent Space（潜空间）等关键概念在像素空间（人眼可视）与数学空间的一体两面，深入浅出。 更多完整内容归档出门左转搜：实验编程

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2025年生成式AI趋势，我的观察与思考

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