【技术美术AI向】人工电子生物（由神经网络控制的电子生物(基于NEAT)）（无监督学习）

为了学AI，我做了一个“网站”

非常感谢大家的支持，这里是一些说明： ①现在网站可以直接用https://bq025vdwfam.feishu.cn/wiki/space/7537691530673815580?ccm_open_type=lark_wiki_spaceLink&open_tab_from=wiki_home进行访问 ②由于网站刚启动不久，当前网站内容较少，后续会持续更新！

算力互联网建成，英伟达完了

【算力互联网建成，英伟达完了 】#算力 #AI #大模型 #英伟达 算力互联网已经初步建成，这实际上是中国用基建替换算力的一个重要举措，接下来我们可以完全不理英伟达，利用自己的能力和能源优势，搭建完全统一的算力集合体。

【日常】磕碜小福瑞大战人工智障！

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不是玩梗，我真的是在用AI做手办啊！

新原创作品，星核少女003

【AI换脸】2025无限制版换脸软件FaceFusion3.8来了（附整合包）超变态的AI换脸教程！保姆级教学

保持良好平台绿色生态，你我有责～ AI工具&教程 ，评论区 你们的支持是我前进的动力，谢谢大家 分享不断更新，不要忘记关注哦

2025年用下来贼好用的长视频创作工具

【中字】扩散模型背后的物理原理

Julia Turc https://www.youtube.com/watch?v=R0uMcXsfo2o 这个视频讨论了机器学习和非平衡热力学是如何通过扩散模型联系起来的，这些模型最早是2015年由研究人员提出的。这些模型把物理扩散定律和生成式AI联系起来，特别是在数据的生成和探索方面。在机器学习中，数据的景观被形象化为山丘（高概率、有意义的图像）和山谷（低概率、噪声）。模型的目标是通过时间依赖的概率分布，像物理扩散过程一样，朝着更高概率的区域移动。 这个过程从正向扩散开始，真实的图像会逐渐转变为噪声。反向过程叫做逆向扩散，它试图将这些混乱的噪声转换回结构化的数据。扩散模型利用数学框架，比如布朗运动和随机过程，来模拟数据的生成。这个方法使得机器学习模型能够通过模仿粒子的渐进扩散，生成真实的数据。 视频中还介绍了这些模型的训练过程，从高斯先验分布开始，经过多次迭代，逐渐生成结构化的数据，这一过程是由学习到的模型引导的。最初，训练是局限于局部区域的，需要通过漂移项把数据点拉向原点。噪声计划通过时间依赖的beta项来控制噪声的加入，平衡了泛化和结构学习。 训练完成后，模型就像一个向导，预测概率景观的梯度，引导数据在采样过程中朝真实数据的方向发展。逆向过程由逆向随机微分方程（SDE）驱动，进而实现数据生成。然而，由于离散化，基于扩散的采样计算开销较大。另一种更高效的方法是使用常微分方程（ODE），它需要的步骤更少。现在，许多现代扩散模型（如Stable Diffusion 3）都在结合SDE和ODE，既保证了多样性又提高了速度。 视频最后指出，扩散模型仍在不断发展，未来的探索可能会将语言融入这一框架，以增强其能力。

创·造 华南虎2026赛季招新

华南虎2026赛季招新正式开启，更多资讯请加入华南虎2026招新QQ群了解详细内容。QQ群号：1054945929。

手搓性能压测工具实测Ollama与vLLM，性能差距吓死人！

从速度、并发、稳定性、安全性等方面对比Ollama与vLLM 感谢@漆妮妮 提供灵感； 相关资料查看我的博客：https://blog.jacksonz.cn:4443/archives/deepstressmodel

【喵星阅读】 猫汐尔读孟子三章·其三，但是语气词都换成喵

bgm：高山流水 ————————————————————————————— 本视频角色配音部分由GPT-Sovits软件经ai制作而成，感谢b站大佬 花儿不哭 为制作软件所付出的精力和技术开源；角色音源均来自尘白禁区，感谢尘鬼吧 真夜瞳 对游戏语音进行的整理归档！ ai制作内容，仅供娱乐