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开源地址：https://github.com/AlfreScarlet/MoeChat GPT-SoVITS：@花儿不哭整合包：@白菜工厂1145号员工项目暂时命名为：MoeChat 目标是做一个能够进入日常使用的陪伴型语音聊天框架测试环境： CPU：R9 5950x GPU：RTX 3080ti 在大模型平均首token延迟600ms左右的情况下，做到整体首token延迟约1.5s左右，windows环境下因为众所周知的原因会慢一些。整合包下载链接放在 GitHub上了，需要的小伙伴自行下载就好，顺便GitHub的内容最好也仔细阅读一下顺便开了个群：967981851，有需要帮助的可进群讨论，没事也能闲聊。

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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

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