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“残差已死，新王当立”效能提升240%！MUDDFormer【论文精读】

中国团队发现了Transformer的'隐藏漏洞'——何恺明大神于2015年发明的深度网络基石残差连接，竟成了大模型的性能瓶颈！ 你是否想过，为什么大模型参数增加10倍，性能只提升2倍？ 这篇于ICML 2025最新发表的MUDDFormer，揭示了大模型参数集体罢工的真相。 Github 开源地址： https://github.com/Caiyun-AI/MUDDFormer 论文链接： https://arxiv.org/abs/2502.12170 HuggingFace模型： https://huggingface.co/Caiyun-AI/MUDDPythia-1.4B  https://huggingface.co/Caiyun-AI/MUDDPythia-2.8B  https://huggingface.co/Caiyun-AI/MUDDFormer-2.8B

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Ai绘画进阶201-人人炼丹师！Flux Kontext Dev训练整合包T2ITrainer分享，最详细参数讲解及训练讲解-T8 Comfyui教程

本期有整合包，感谢大家一直的3连支持，私信回复口令自动发送，口令（冒号右边）：Kontext训练包 有些朋友没看懂，这里再说下， 小数据集情况下也就是20-30对，一对是2张图！推荐不低于3000步，一些朋友实测反馈1000步无效，3000步可以 总步数的计算方式 (图片对-验证对)*重复*轮次 一般默认验证对是0.1也就是10%，比如有30对图片，验证对就是3，如果重复次数是10，轮次是10 ，也就是（30-3）*10*10=2700步，图片数据集多了需要自己提高步数，具体自己计算和把握 然后我们实际跑的时候的步数计算大致是 ，按照上面例子，(30+30*10%)*10*10也就是说是3300步，看着跑了3300步，实际有效的是2700步，大家务必注意下！所以实际需要的步数是按照第一种方式的，否则实际步数会差20% Flux Kontext Dev衣服平面图转3D V1 https://www.runninghub.cn/post/1940277216284463106/?utm_source=kol01-RH099 Flux Kontext Dev万物脱壳本地解码V1（Nunchaku） https://www.runninghub.cn/post/1940337496180064258/?utm_source=kol01-RH099 Flux Kontext Dev一句话图像编辑V3（单图） https://www.runninghub.cn/post/1938371380234620929/?utm_source=kol01-RH099 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！ 贞贞的AI工坊（注册送0.2刀，各种API）：https://ai.t8star.cn/ 左侧令牌，创建令牌，分组选择default，随便取个名字，复制API即可使用，支持直接用（聊天模式），也支持各种工具调用（comfyui,sillytavern,cusor等） Go YounJung（高允贞고윤정） Ins:https://www.instagram.com/goyounjung/ AIX PS AI版插件粉丝福利版：https://www.bilibili.com/video/BV1AaEnzoEGU/ 端脑云AI：https://cephalon.cloud/share/register-landing?invite_id=92gD9o 通过链接注册后可得5000脑力值 Lib模型会员送算力（搜T8star下载工作流）：https://www.liblib.art/viphome?referralCode=RYBbXGcH LightCC送2币永久98折：https://lightcc.cloud/login?invitationCode=yUK3NMVK16690 AIX官网：https://draw.aix.studio/ 可灵（会员送50%积分）：https://klingai.kuaishou.com/h5-app/invitation?code=6B4JMX8D4B8P Kontext高频词：https://github.com/lrzjason/Kontext-Bench-Analysis/blob/main/analysis.md Kontext官方数据集：https://huggingface.co/datasets/black-forest-labs/kontext-bench Magcache:https://github.com/Zehong-Ma/ComfyUI-MagCache Kontext训练在线版：https://fal.ai/models/fal-ai/flux-kontext-trainer Kontext本地训练：https://github.com/lrzjason/T2ITrainer 记得给开源作者点个star，赠人玫瑰，手留余香 模型 链接：https://pan.quark.cn/s/2b10a04673d2 路径： comfyui/models目录下 深入学习ComfyUI，AI知识，知识星球号：96920057 地址：https://t.zsxq.com/7F90A 节点地图（每周日更新）：https://github.com/T8mars/Comfyui-Aix-NodeMap 海外Plus会员：https://nf.video/rmo5T 优惠码：T8 图文介绍及工作流星球地址:链接：https://t.zsxq.com/fm9XU 下载方式：打开链接，文章底部扫码，复制口令，自动回复,需登录

[42] Mamba-sea：基于Mamba架构的全局-局部序列增强框架，用于可泛化性医学图像分割

参赛者： 程子涵 学校： 上海交通大学 / 南京大学

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AI时代，大脑防萎缩指南

使用AI一时爽，一直使用一直爽，直到大脑萎缩。历史上，这种事情发生过很多次，计算器、导航系统、搜索引擎这些新发明，一次又一次地造福人类，也让人类放弃了一个又一个独有的智慧技能……

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历经 Preview、Alpha、Beta 三轮社区共创测试，deepin 25 于今日发布亮相！本次版本以 “万物向新” 为核心，四大革新特性全面进化，1000+ 项优化修复落地，为广大开发者与用户朋友们带来更可靠、更流畅、更自由的开源操作系统体验。 欢迎前往官网下载体验：www.deepin.org

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