科幻故事：外星人介绍之阿什克里人

我如何选择的AI视频工具？| Ailee的数字人课堂 ep.2

Hi~ 我是 Ailee 👋 这一期我来跟大家聊聊我常用的几个数字人制作工具，包括即梦、可灵、Veo3 和 HeyGen，哪家强？有没有缺点？我自己又最常用谁？ 这一期也会解析我之前的作品《Bonnie's Bar》里是怎么用这些工具的，包括： 即梦在口型匹配方面的表现？🎙️ 为什么我更推荐用可灵生成人物动作？ Veo3 在实际应用中与其他工具的对比？ 国内AI工具“乡村味”到底有多重……😅 如何组合使用多工具，做出对得起自己的作品？🎬 最后当然也别忘了去听我的新歌《Poor Fernando》🎧 你们的点赞、评论和订阅就是我继续折腾下去的最大动力！

“Windows其实是我开发的！”

重生之我是Windows创始人~

【重磅来袭】Dify+Qwen3全网最强打造实时股票分析系统实战教程，手把手搭建高效智能体，实现财富自由！附配套代码+工作流，拿走不谢~

【视频配套籽料、学习路线、GitHub项目、实战案例集、电子书+问题解答请看 ”置顶平论” 自取哦】 本套教程从零开始讲解，手把手教学，包含Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念、RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署 无论是新手小白，还是有一定编码经验的选手，皆可学习 如果视频对你有用的话请 一键三连【长按点赞】支持一下UP哦，拜托，这对我真的很重要！

十分钟从零理解Transformer位置编码：从公式到原理

自注意力机制是 Transformer 的核心，但它天生对词语顺序 “不敏感”——“我爱你” 和 “你爱我” 在它眼里可能没区别！这时候，位置编码（Positional Encoding）就成了关键：它像一把 “序列标尺”，给每个词贴上独一无二的 “位置标签”。你是否好奇过在Attention Is All You Need这篇文章中被一笔带过的位置编码的原理？ 视频里，我会从 Transformer 的 “缺陷” 讲起，一步步拆解位置编码的设计逻辑：为什么要用 sin 和 cos 函数？不同频率的三角函数如何生成唯一的位置 “指纹”？它又是如何让模型轻松理解 “相对位置”（比如 “相隔 3 个词”）的？不管你是 NLP 入门者还是想深挖 Transformer 细节的开发者，都能搞懂这个让模型看懂语序的核心技术。看完就能明白：位置编码不只是简单的 “位置标记”，更是 Transformer 理解语言顺序的 “底层密码”。

AI一句话生成多种风格的UI原型！（附提示词）

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王炸！开源Flux Kontext无审查(NSFW)图像编辑模型！偷偷珍藏系列！双图模特换衣更轻松

工作流放评论区啦~

400张图实测！爆红ComfyUI采样器插件竟是时间刺客？20步细节提升VS双倍生成时间，你的显卡顶得住吗？网红工作流避坑指南

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