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我敢说这是嵌入式未来10年最好的方向

嵌入式AI化是必然吗？

【AI视频动画】第二集！我用AI做了个小电影，手把手从零到一教学

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在你训练神经网络时，梯度下降算法究竟是如何工作的？

视频简介： 七十年代初，哈佛研究生沃伯斯提出能训练多层神经网的“反向传播”算法，自比牛顿定律，却被权威明斯基否定。实践证明，它可训练自动驾驶、手写识别，乃至今天的大模型。以 Meta 的 Llama-3.2 为例，输入“法国的首都是”，算法会微调上百亿参数，令答案更倾向“巴黎”。流程是：按权重算输出，经 softmax 得概率，用交叉熵评误差，再靠链式法则算出各权重对误差的影响，沿误差下降方向更新；它利用小学习率反复迭代，像顺着山坡下滑，逐步逼近最低点。演示用经纬度区分巴黎、马德里、柏林、巴塞罗那：输入坐标，经线性层和 softmax 得四城概率，再用反向传播迭代，把平面调成正确边界。同理，数十层、亿级参数的语言模型在高维空间中也靠它雕刻复杂分区，把散布各处但指向同一词的样本聚拢。昔日被嘲“学不会”的算法，如今驱动几乎所有 AI。 本视频翻译自： https://www.youtube.com/watch?v=VkHfRKewkWw 本视频翻译自：

拒绝AI感，Comfyui超细腻人物皮肤质感工作流

100+课时《全面掌握Comfyui》系统课程 https://www.bilibili.com/cheese/play/ss61694 本期教程用到的模型、素材、工作流： 度：https://pan.baidu.com/s/1CGvtFsZnizJPnFNsml1bIw?pwd=cgmi 夸：https://pan.quark.cn/s/1fe39155ccff 本期工作流Runninghub直接在线运行：https://www.runninghub.cn/post/1933833938685054978/?inviteCode=uj3ewqbt 没有Runninghub的同学可以通过CG迷专属注册链接，送1000RH币：https://www.runninghub.cn/?inviteCode=uj3ewqbt

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如果AI模仿鲁迅写高考作文？