在Houdini中使用混元3DAI一键生成模型，操作详解

你的猝死焦虑，我们听见了

急性胸痛容易引发猝死，需要快速诊断和对症治疗，但胸痛成因复杂多样，漏诊频发。 浙江大学医学院附属第一医院、阿里巴巴达摩院利用“平扫CT+AI”快速识别胸痛中的急性主动脉综合征，将确诊时间缩短至2小时内，已从1万多名胸痛患者中精准发现21例，帮助他们得到及时救治。 相关论文登上国际顶级期刊《自然·医学》（Nature Medicine）。该项AI技术已在浙江多家医院上线。达摩院也和中国胸痛中心联盟达成合作，后续将全国推广。

nunchaku-flux.1-kontext-dev AI生图一键整合包 最低4G显卡可运行 30秒出图 v20250701 支持无限生图+图片编辑

v20250701 更新说明 1 增加生成图片数量，输入diao 可以无限生图 2 增加图片编辑，并附了几个演示案例，你们不会的话 照抄就是了 3 修正部分bug https://www.jian27.com/html/2579.html

大模型最关键的数学基础，可视化浅显易懂介绍熵、交叉熵、KL散度

From:油管的高赞博主artem kirsanov 00:30 大脑处理信息时会同时评估多个备选方案及其概率，这种概率思维在机器学习中同样关键。熵、KL散度等概念为描述不确定性提供语言； 04:08 概率分布为每种状态赋值并归一。频率派以长序列实验估计概率，适用于掷骰；贝叶斯派将概率视为信念强度，更能处理一次性事件如天气预报。分布整体性意味着调整一处必影响其他处。 08:08 生成模型需掌握高维分布。例如 100×100 像素图像位于一万维空间，采样过程类似掷骰抽样。事件概率越低，惊讶度越高，这为生成模型评价提供指标。 12:14 熵衡量平均惊讶度。模型依赖内部分布近似真实分布；若硬币被做手脚，预测与结果差距造成更大惊讶，熵亦增。 16:24 交叉熵衡量用模型 Q 去解释真实分布 P 时的平均惊讶，等于熵加上模型误差。它非对称：假设硬币公平却实际偏斜，与反向情形带来不同损失。KL 散度即交叉熵减去熵，专注于模型偏差。 20:21 目标是训练神经网络最小化 KL，从而逼近真实分布；实际常以等价的交叉熵作为损失函数。KL 为零表示模型与数据完全一致。 24:23 熵最小化框架支撑生成模型学习复杂现实分布；变分方法等高级技巧可进一步改进。理解熵、交叉熵和 KL 有助于量化不确定性并搭建更可靠的机器学习系统。 #大模型[话题]# #大模型基础[话题]# #概率[话题]# #我的学习进化论[话题]#

00后老师：让AI决定先提问谁？

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深度学习为何如此惊人？

原视频：https://www.youtube.com/watch?v=qx7hirqgfuU&t=1s （有能力请支持原作者）

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