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AI能使得世界人人平等吗？

利用AI、机器、动物，能否实现人人平等？

【比打农药还爽！！】建议编程不好的同学，死磕这个APP！！！

迪士尼 VS Midjourney➡️AI能打赢复活赛吗？

【AI配音神器V4.5】翻译转录功能大升级！支持V2Pro！新版整合包现已发布

【请珍惜开源】仔细阅读简介是对作者最基本的尊重。请认真看完教程和内置文档再提问，不要给自己和其他人带来不必要的麻烦！ Srt-AI-Voice-Assistant是一个配音辅助工具，可调用多个AI-TTS为你的字幕或文本文件配音。并提供包括字幕识别、翻译在内的多种便捷的辅助功能。特性:✅ 代码开源，界面友好，本地运行，可局域网访问✅ 支持多个TTS项目：BV2,GSV,CosyVoice2,AzureTTS，以及你可以自定义API!✅ 保存个性化设置和预设 ✅ 批量模式 ✅ 字幕编辑 ✅ 字幕批量翻译 ✅ 单句重新抽卡 ✅ 支持多角色配音 ✅ 字幕重新导出 ✅ 扩展功能：音视频字幕转录 ✅ I18n 开源仓库链接： https://github.com/YYuX-1145/Srt-AI-Voice-Assistant 不会用的务必看主教程：BV1PVeceXEmN 注意：下载的可执行文件和整合包不允许二次分发！解压密码： bilibili@数列解析几何一生之敌 下载链接： 1.（仅本体）Github仓库，见上 2.（整合包）HF：https://huggingface.co/YYuX/GPT-SoVITS-SAVA-windows-package/tree/main 3.（本体和整合包）度盘： 链接：https://pan.baidu.com/s/1s704or0MCr3klnPZNxSraw?pwd=1145  提取码：1145 4.（整合包）夸克：https://pan.quark.cn/s/8486a105462e 整合包下载和使用：BV1DJF6eHE4y 看了视频却还是不会使用？不知道解压密码？前往https://mall.bilibili.com/neul-next/detailuniversal/detail.html?isMerchant=1&page=detailuniversal_detail&saleType=10&itemsId=11828954&loadingShow=1&noTitleBar=1&msource=merchant_share

UE5独立游戏AI经验分享

知识点： 完成执行函数打勾了会变为执行失败 会从头开始跑行为树  如果没打勾就是直接执行成功 同一级函数不会执行 还要根据上一级是选择器 还是序列 来看走向 完成执行要判断任务完成时间，嫌麻烦就加一个延迟多少秒完成执行即可。 独立游戏：迷宫剑姬 游戏已经可以玩测试版了！ 商店页面 https://store.steampowered.com/app/3093640/_/ 群：1021053848 可以的话麻烦添加一下愿望单，非常感谢

AI"艺术家"们被我惹毛了——LavenderTowne

原作者：LavenderTowne 原链接：https://www.youtube.com/watch?v=1L3DaREo1sQ 原视频发布时间：2025年3月31日 来自原视频简介： 讲真，身为艺术家，我认为这帮AI艺术窃贼必须为冒犯宫崎骏的罪行付出代价！所以我们正在埋更多污染图陷阱，加速他们的模型崩溃:) :) :)耶！ ∆ 我的新书《陌生》可在此处下载! - Barnes & Noble - https://tinyurl.com/34ptwkkb Amazon - https://tinyurl.com/453hd6zk Merch Store ∆ crowdmade.com/collections/lavendertowne Twitch ∆   / lavendertowne   BlueSky ∆ https://bsky.app/profile/lavendertown... Instagram ∆   / lavendertowne   My Comics ∆ https://tapas.io/series/unfamiliar/info Patreon ∆ https://www.patreon.com/user?u=3884480 ------------------------------------ 翻译打轴校正：氟羅呤

ComfyUI更新？SD被抛弃了? ! 6月最新SD秋叶整合包+全面部署教程！Win+Mac和A卡N卡版本~一键分享

ParScale：一种全新的大模型Scaling Law

近年来大型语言模型（LLMs）扩展的主流方法集中在参数扩展和推理时间扩展上，这些方法分别带来了显著的显卡开销和时间成本。通义实验室千问团队提出了一种新路线——并行扩展（PARSCALE），旨在通过增加模型的并行计算能力来提高推理效率，同时避免参数扩展和推理时间扩展带来的训练成本。 🔥 PARSCALE通过在输入数据上应用P个不同的可学习变换，并在训练和推理阶段以并行方式执行前向传播，最终动态聚合P个输出。这种方法可以通过重复利用现有参数实现高效的并行计算扩展，适用于任何模型结构、优化过程、数据或任务。 🔥 理论分析表明，PARSCALE的损失可能遵循类似于Chinchilla扩展定律的幂律关系。通过大规模预训练实验团队拟合出一个新的并行扩展定律，表明将模型并行化为P个流相当于将模型参数扩展O(log P)倍。  🔥 实验结果表明，PARSCALE相比参数扩展具有更高的推理效率，特别是在低资源边缘部署场景中表现优异。例如，对于1.6B参数的模型，使用PARSCALE扩展到P=8时，其内存增长仅为参数扩展的1/22，延迟增长仅为1/6。此外，通过两阶段训练策略，PARSCALE的训练成本也显著降低。在下游任务上的实验进一步证明了PARSCALE的有效性，尤其是在推理密集型任务（如数学和编程）中表现出色。  🔥 总体而言，PARSCALE提供了一种高效且灵活的语言模型扩展方法，不仅减少了训练和推理成本，还为理解计算与参数在模型容量中的作用提供了新的视角。 📚论文：arxiv.org/abs/2505.10475 模型：modelscope.cn/papers/2505.10475 体验：huggingface.co/spaces/ParScale/Parallel_Scaling_Law

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当一群AI玩海龟汤？【下雨了】