【中文音声】(小刀/百合向)已逝爱人的人格模拟AI程序

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最快开源模型？GLM-Z1首发超长上手实测，加开发实战示例

智谱发布了最新的GLM-4-32B-0414开源模型系列，这个号称目前最快的模型，今天来测试一下怎么样。

机器人马拉松 你们嘲笑的每一块伤疤，都是中国科技反杀全球的勋章！ #机器人 #中国科技

一张自拍能泄漏多少私人信息!

Redux V2 终极技巧：独家串联法，完美复刻图片，兼容任意flux模型！

🔥你是否还在为AI绘画的人物、风格一致性烦恼？最新的 Redux V2 技术似乎解决了部分问题，但很多教程都告诉你需要绑定特定模型，无法自由搭配 LoRA？ 今天，我将为你揭秘一个 全球首发 的 Redux V2 终极使用技巧！这不仅仅是简单应用，而是通过一种巧妙的 “串联” 方法，让你在 不依赖 特定微调模型（如 flux.1 Alpha）的情况下，也能在标准的 Flux 甚至 Nunchaku 模型上达到惊人的图像复刻效果和一致性。 告别束缚，拥抱自由创作！这个方法不仅效果拔群，还能完美兼容你喜欢的 LoRA 模型，让画面更精美 🎬 你将学到： 1 标准 Redux V2 技术及其局限性介绍 2 特殊 flux.1 Alpha 模型与配套 Redux 的效果展示 3 核心揭秘：独家 Redux V2 “串联”技巧详解 4 实战演示：在 Flux 和 Nunchaku 模型上应用新技巧的效果对比 5 兼容测试：展示新技术与 LoRA 结合的强大威力 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Flex.1-alpha： https://huggingface.co/ostris/Flex.1-alpha Flex.1-alpha-Redux https://huggingface.co/ostris/Flex.1-alpha-Redux clipvison-512 https://huggingface.co/ostris/ComfyUI-Advanced-Vision new redux for Flex.1-alpha 在线工作流 体验地址：https://www.runninghub.cn/post/1913979039407898626/?inviteCode=kol01-rh107 new redux for flux 在线工作流 体验地址：https://www.runninghub.cn/post/1913989626762330113/?inviteCode=kol01-rh107 new redux for nunchaku 在线工作流 体验地址：https://www.runninghub.cn/post/1913998850091118593/?inviteCode=kol01-rh107 粉丝福利 注册送1000点算力 https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH107 工作流下载 https://github.com/amao2001/ganloss-latent-space/tree/main/workflow/2025-04-22%20new%20redux ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 背景音乐由 AI 生成

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V3拍桌！金爷震怒！第13局 AI狼人杀 - 复盘点评

第13局 AI狼人杀 - 复盘点评 小小的拱了一下火。。应该不会怪我吧？？

免费容器部署平台，玩转AI客户端，工作流，alist， 数据库....

这是一个免费的docker容器部署平台，我们可以通过应用市场，一键部署docker应用。也可以自定义部署任意的docker镜像。本期视频我们通过6个项目来白嫖这个免费部署平台，Claw Cloud Run，看看如何不花一分钱部署好玩实用的Docker应用。视频中间还会穿插补充一些docker的基础知识。

（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