最强图像编辑模型FLUX.1 Kontext [dev]开源啦！显存要求低，本地ComfyUI无限畅玩

AI全息成像器（27）：GPU Hash表

项目地址: https://github.com/gongminmin/AIHoloImager 引用的资料 SpConv: https://github.com/traveller59/spconv Perfect Spatial Hashing, https://hhoppe.com/perfecthash.pdf A Simple GPU Hash Table, https://nosferalatu.com/SimpleGPUHashTable.html Shader Model 6.6, https://microsoft.github.io/DirectX-Specs/d3d/HLSL_SM_6_6_Int64_and_Float_Atomics.html TRELLIS, https://trellis3d.github.io/ 跨平台TRELLIS, https://github.com/gongminmin/TRELLIS

[ComfyUI]Qwen版万物迁移来袭！换装换物更丝滑，妙啊~

兄弟们周末好，今天分享个Qwen版本下的万物迁移，特别好用，谁说开源生态被香蕉吊打，免费有免费的玩法： 模型网盘：https://pan.quark.cn/s/eb2b36813bbb Qwen万物迁移终极版： https://www.runninghub.cn/post/1961988552659767297/?inviteCode=kol01-rh024 粉丝福利，注册送1000点，每日登录100点，畅玩4090！体验48G的超能魅力！ 知识星球：https://t.zsxq.com/17kb0847s 海外Plus会员： https://buy.52aibot.com/

最近很火的老奶奶开车打方向盘转场教程来啦～你学会了吗？回答我！

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来之不易的5条评估经验

【🚀AI评估系统构建的五大核心经验分享】 8月24日，我在AI Engineer活动中分享了一套来之不易的评估系统实战经验！本次视频将结合个人实践，深度解析如何构建高效、可靠的AI模型评估体系。以下是五大关键点👇 🔍 一、什么是有效评估？ 快速模型能力判断：24小时内通过指标测评判断新模型是否优于现有系统。 负面反馈循环：融合用户负面反馈与LM价值判断，优化系统的同时防止过拟合。 安全与异常评估：覆盖恶意访问、边缘测试等场景，确保系统鲁棒性。 🛠️ 二、评估需要精心设计 测试集需与真实场景同步：避免“自欺欺人”，需人工参与生成并持续迭代。 评分标准需定制化：借鉴但需适配业务场景，拒绝直接套用通用标准（如RAGS）。 🔄 三、上下文工程（新一代提示词优化） 动态分配上下文，适配Agent不同阶段需求。 关键优化点：工具返回值需简洁清晰，减少冗余，提升模型响应精度。 ⚡ 四、为新模型做好全链路准备 逐环节设计评估指标，确保数据集与评分标准高质量。 实现模型快速替换与系统能力无缝提升。 🤖 五、系统级优化（超越单点提示词优化） 让LLM优化整个Agent系统，而非单一提示词。 数据对比： 仅优化提示词：效果提升8.9% 系统级优化（含历史数据、评分、测试集）：效果提升39.14% 优化流程：初始Prompt+测试集→模型输出分析→LLM提出优化建议→人工参与迭代→自动化验证。 ✨总结：评估不仅是测试工具，更是驱动AI系统持续进化的核心引擎！适合AI工程师、研究者及所有关注模型优化与落地的伙伴观看～ #AI #模型评估 #提示词工程 #Agent系统 #LLM优化 #AI工程实践 #Bilibili创作

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