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YOLO训练入门（上）

教你怎么跑通训练，数据集的概念，以及如何可视化数据集

热闹之下，更应该听一听质疑和批评的声音【陈平原】

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00:48 俯视大模型 01:39 切词器 Tokenizer 03:13 词嵌入 Word Embedding ～给单词贴标签～ 05:46 注意力机制 Attention ～词语间的社交大会～ 09:29 多头注意力机制 ～96个专家不同角度贴标签～ 10:39 层归一化 Layernorm ～均衡器～ 11:30 神经网络 MLP ～深度加工厂～ 12:55 输出层 ～选下一个·token～ 14:40 大模型是怎么练出来的？ 模型训练， 参数 原理 15:55 总结 ～大模型到底为什么撒谎～ 16:45 吃货的彩蛋#transformer#大模型#人工智能#AI#attention#注意力机制#一口气#神经网络#深度学习

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我养的AI被杀了。

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Wan2.2AllInOne极速模型+工作流

Wan2.2极速模型/文&图生视频 ▶更极致的速度，更高的画质。其实WAN2.2AllInOne的作者在wan2.2模型发布后就开始制作这个模型了，我一直关注，从V1到现在的V9.2版本，刚开始效果并不是很出色，迭代到现在的V9.2版本后，质量已经很能打了，关键是速度快，可以做到一秒一帧的生成速度，甚至更快，我用12G的笔记本，81帧5秒视频只用了78秒。 ▶正如这个模型的名字AllInOne一样，所有的都融合为一，包含加速lora、CLIP 和 VAE等各种加速技术融为一个模型，不再需要CLIP 和 VAE加载节点，工作流大大简化，仅需要一个简单模型加载器和一个采样器即可，采样步数4步即可生成高质量无噪点的视频。 ▶WAN 2.1 LORA 兼容性通常仍然良好，同时“低噪声”WAN 2.2 LORA 兼容性也很好（请勿使用“高噪声”LORA） ★Wan2.2AllInOne模型+工作流下载： 链接：https://pan.quark.cn/s/877000509a3b *模型下载后放到\ComfyUI\models\checkpoints目录内 另外，为了方便以后模型的查漏补缺，我会随时更新下面链接中的各模型文件，按需下载，不用全下。 链接：https://pan.quark.cn/s/e8b784dbcc42