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【AI包装设计教程】用AI做的啤酒包装设计效果图分享，AI绘画真的太好用了！

【Qwen3+MCP】十分钟手把手教你实现Excel数据可视化，自动生成专业分析报告！操作详解，全程干货，直接少走99%的弯路！小白也能轻松上手~

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【深聊】小米雷军智能驾驶AI和鹿晗

2000年至今，书籍封面发生哪些变化？

借助AI工具，分析从2000年至今，中国书籍的封面设计发生了怎样的变化。

【Stable Diffusion入门指南】零基础掌握文生图核心技术

Stable Diffution webUI文生图基础教程，0基础小白也能学会

抓包分析了MCP，直接惊呆了！高端的技术往往只需要最朴素的实现方式~

摒弃那些繁琐的概念，AI智能体开发中的MCP到底是什么，我用动画形式一步一步告诉你！

残差结构二次改进背后的秘密：通道分解 + 特征缩放，让模型训练和论文写作双丰收。| 模型改进【V1创新 006】

给特征增加位置水平、垂直编码信息：（位置特征、位置编码、通过位置信息引导特征学习 作用位置：在特征输入之前加入。 主要功能：在深度学习中，位置编码为模型提供特征元素位置的信息，有助于模型更好地理解和处理图像数据。

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人大李崇轩｜LLaDA：语言模型新范式

嘉宾介绍：李崇轩，中国人民大学高瓴人工智能学院准聘副教授、博士生导师，2010-2019年获清华大学学士和博士学位。主要研究机器学习、深度生成模型，代表性工作部署于DALL·E 2、Stable Diffusion、Vidu等生成式大模型。获国际会议ICLR杰出论文奖、吴文俊优秀青年奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖、中国计算机学会优秀博士论文等，主持国家自然基金重大研究计划培育项目、面上项目等。担任IEEE TPAMI 编委、软件学报编委和ICLR、NeurIPS等国际会议的领域主席。 论文介绍：本次报告聚焦一个问题：自回归是否是通向当前乃至更高水平的生成式智能的唯一范式？本次报告首先从统一概率建模的视角总结当前基础生成模型的发展，并从这个视角出发指出大语言模型的性质（如可扩展性、指令追随、情景学习、对话、无损压缩）主要来自于生成式准则，而非自回归建模独有。基于这些洞察，本次报告基于掩码的扩散语言模型的技术路线，包括基础理论和扩展定律。最终，基于前期成果，训练8B 扩散大语言模型 LLaDA（Large Language Diffusion with mAsking）。在20多个语言、代码、数学等评测集上，LLaDA 8B 全面超过 LLaMA 2，对标 LLaMA 3。并且LLaDA通过非自回归的方式，展示了令人惊讶的可扩展性和多轮对话能力。这些结果不仅挑战了自回归的地位，更加深了我们对生成式人工智能的理解。