从 Vision Pro 到地平线 HSD：空间智能正在重写 AI 的战场规则

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Wan2.2百科全书：文生视频、文生图、图生视频、生成加速、高清放大一应俱全，二十分钟了解Wan2.2的一切

Wan2.2是一个质量非常高的视频生成模型，使用量化版本可以在消费级显卡上运行，配合加速LoRA能达到一分钟以下的生成速度。虽然目前生态还达不到Wan2.1那百花齐放的水平，比如缺少最关键的VACE，但高质量的成品视频就是硬道理，非常值得一用。 官方自称这次升级发布的Wan2.2是27B专家混合（MoE）模型，融入了精心策划的美学数据，增强了在运动、语义和美学等多个维度上的泛化能力，在包括SeedDance、可灵、海螺、Sora在内的所有开源和闭源模型中达到了顶尖性能。在这个视频里，我会介绍这次发布的模型以及社区量化版本，然后就全是操作演示，包括文生视频、文生图、图生视频、首尾帧等功能，生成高质量的视频和图片，有哪些加速方式，如何进行高清放大，对比之前视频生成模型比如Wan2.1与FusionX的效果。 模型库：https://pan.quark.cn/s/3be6eb0d7f65 工作流：https://pan.quark.cn/s/59bafd8bf39d 插件： KJnodes：https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes GGUF：https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF

十年前的反向传播原理为何至今仍是神经网络核心？

视频简介： 1989年，西本科提出“万能逼近定理”，它说只要神经元够多，哪怕只有两层神经网络，也能逼近任意连续函数。举例来说，比利时与荷兰巴勒赫托格小镇的边界很复杂，单层或双层网络虽理论可行，但在实际训练中，即使有十万个神经元，也难完美拟合，因为训练靠梯度下降，不一定能找到最佳解。相比增加宽度，把神经元分多层效果更好。深层网络的“折叠—缩放—组合”操作会层层叠加，形成指数级增长的区域划分能力，从而更精细刻画边界。实验发现，四五层的中等规模网络，往往比超宽的浅层网络更准确、更高效地分割地图，这也是深度学习强大的原因之一。 本视频翻译自： https://www.youtube.com/watch?v=qx7hirqgfu

人工智能AI这么火，为啥德国人不愿意接受？他们在担心什么？

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微软高管对话系列视频《AI有约》｜郑敏：AI+教育 深度对谈已上线！

从“拼命卷”到“聪明学”，AI 会改变成长路径吗？人工智能如何影响教育行业？又如何真正赋能教师与学生？ 本期节目将聚焦以下核心议题： • 微软在教育领域的持续投入与创新 • AI 对教育多元化与个性化的影响 • AI 是否真的让学习变得更轻松？还是带来了新的挑战 • 如何规避对AI的依懒性 来一起了解郑敏如何看待 AI 在教育中的角色与行业影响，微软又在这一过程中带来了哪些创新与突破？

我做的暮光AI太好玩了

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depseeek - R1瞎逼逼大模型这一块/.

新人up正在尝试寻找适合自己的视频形式

地球撤回了一只水母......

冥河水母：我摧毁地狱 灯塔水母：我的撤回键呢？ 澳洲箱水母：我变态毒 BGM: Drown -ZABO 마마무마마-BGM President Anatomy (Original Mix)-Nextro

可以同时支持六个人对话的语音克隆工具—index-tts整合包，显存占用不到5G，链接简介评论区视频中自取

整合包地址：https://pan.baidu.com/s/13-cXMsTxdkmHO866Cr441g?pwd=u9g7 项目地址：https://github.com/index-tts/index-tts