牛了，波士顿动力!

码农永不为奴,如何挑战硅基世界的律法

2025届大学应届生毕业求职季，都会有关于究竟是做软件工程师，还是硬件工程师的纠结，但很多人却忽略了在万物互联，AI革命，系统性行业颠覆的今天，软硬件工程师的边界，正在越来越模糊…

找大哥？我才是大哥！【贴心话】V3第12局 - AI狼人杀赛后采访

DeepSeek - V3 升级了，拥有了所有美德~~ 登神长阶，一路走来。 从低谷到山巅，却依然保持一颗学徒之心！！！

对AI的情感依恋，是治愈还是诅咒？心理学研究怎么说？

多语义融合难题破局！PCSA 模块让通道注意力计算量直降 40%：渐进式通道自注意力 | 即插即用模块与论文写作【V1代码讲解145】

渐进式通道自注意力（Progressive Channel-wise Self-Attention, PCSA）： 实际意义：①传统卷积计算通道注意力的不足问题：传统方法常用卷积运算探索通道间依赖关系来计算通道注意力，但这种方式不够直观，难以有效衡量不同通道间的相似性。 ②多语义信息处理问题：不同子特征在多语义信息上存在差异，这会影响模型对整体语义的理解和信息融合效果。 实现方式：①用平均池化处理特征图，降分辨率、减计算量。 ②沿通道维度用单头自注意力机制，经 Softmax 得注意力权重，加权求和获自注意力特征。 ③通过Sigmoid 生成权重与原特征图相乘，优化通道特征。 涨点以后如何写作？：【此部分 请务必看视频 视频更为详细】

绝了！一个方法搞定多风格线稿上色，AI线稿上色教程分享

「Github一周热点70期」原生1bit模型，无限长度影片生成模型，程序员在家做饭方法指南、浏览器中运行VSCode和命令行的视频下载器

本期的相关项目： 1、项目名称：BitNet - 原生1bit模型 GitHub 链接：https://github.com/microsoft/BitNet 2、项目名称：SkyReels-V2 - 无限长度影片生成模型 GitHub 链接：https://github.com/SkyworkAI/SkyReels-V2 3、项目名称：HowToCook - 程序员在家做饭方法指南 GitHub 链接：https://github.com/Anduin2017/HowToCook 4、项目名称：code-server - 浏览器中运行VSCode GitHub 链接：https://github.com/coder/code-server 5、项目名称：yt-dlp - 命令行的视频下载器 GitHub 链接：https://github.com/yt-dlp/yt-dlp

AI运镜小课堂：垂直翻转运镜怎么做

看似简单的垂直翻转运镜，却难倒了几乎所有AI视频模型。 如何通过简单的技巧，轻松实现垂直翻转运镜？ 今天开始AI运镜小课堂，每期讲一个AI视频制作小技巧。

达芬奇 AI 调色新工具！Chroma Warp 精准调色, 局部保护一次学会【达芬奇20新功能】

本期视频将带你一步步了解这个被称为“色彩雕刻刀”的调色功能——Chroma Warp 的使用技巧与强大表现。 ____________________________________________ 💖 支持我的频道💖 如果你觉得我的视频对你有帮助，可以请我喝杯咖啡支持我继续创作！ ☕ 👉 https://buymeacoffee.com/dahui_88 ____________________________________________ ✅ DISCOUNTS ✅  🔹 AEJuice 动画模板 & 插件合集 👉 https://aejuice.com/?ref=dahui 🔹 超值 AEJuice 终身动画资源包 👉 https://aejuice.com/product/i-want-it-all-bundle-lifetime/?ref=dahui 适用于DaVinci Resolve, After Effects, Premiere Pro, Final Cut Pro, Photoshop ____________________________________________ 🔗YouTube：https://www.youtube.com/@Dahui_88 🔗哔哩哔哩：space.bilibili.com/53262681  🔗小红书：大慧DaHui 📮Email: dahui.media@gmail.com ____________________________________________ 💞 如果你觉得这个视频有帮助，欢迎点击 视频下方的“Thanks” 支持我，让我能继续制作更多免费的教学内容！ 💁🏻‍♀️ 别忘了点赞、订阅，并在评论区告诉我你想看到教程内容～ 🎬 感谢观看，下期见！ 🫶🏼 Thanks for watching!

（流畅中文配音）符合生物机制的学习算法

https://www.youtube.com/watch?v=l-OLgbdZ3kk **视频标题：**   "预测编码：大脑如何高效学习？揭秘下一代AI革命性算法"   **内容总结：**   本视频深入探讨了人类大脑高效学习的奥秘，并对比了当前主流的人工智能算法——反向传播与梯度下降的局限性。尽管反向传播在机器学习中表现卓越，但它违背了大脑的生物学原理，如缺乏局部自主性和非连续处理。视频提出了一种名为"预测编码"的新算法，该算法更贴合大脑的生物硬件结构，甚至在某些情况下优于反向传播。   预测编码的核心思想是大脑通过构建内部模型来预测感官输入，并通过最小化预测误差来优化学习。视频从基本原理出发，逐步构建预测编码的数学模型，展示了它如何通过层级结构中的双向信息流动（自上而下的预测与自下而上的误差传递）实现高效学习。此外，预测编码的局部性和并行性使其更符合神经生理学的观察，如赫布可塑性规则。   最后，视频探讨了预测编码在人工智能领域的潜力，包括其并行计算优势和对现有知识的更好保留能力。预测编码不仅为理解大脑学习机制提供了新视角，还可能成为下一代机器学习算法的关键。   **标签：**   预测编码、反向传播、机器学习、人工智能、神经科学、大脑学习机制、梯度下降、赫布可塑性、深度学习、算法优化、生物启发计算、AI革命、神经网络、计算神经科学、高效学习

别让老板知道！打工人必备的4款AI工具

偷偷用就好，别让别人知道~