如何添加各种注意力机制，以及添加的不同位置、如何进行维度的变换、各自的作用是什么？

【教程】教你制作oc翻唱！

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【小智教程】手挽手教你实现小智直播功能

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【数学杂谈】谈谈我对GPT5数学能力的体验

此视频是我测试了GPT5-thinking模式一周以后对该模型数学能力的看法。视频中首先给出了两个正面的案例，这两个案例让我发现它的确比之前的所有模型都更强。中间我谈了一下为什么【背诵数学】是已经被时代淘汰的培养模式。最后我用三个案例展示新模型的不足之处。 此外经过我对Gemini 2.5 pro deepthink模式的测试，我发现这个模式要稍强于GPT5-thinking，但这种强并不是特别本质。因此花费十倍以上的价格买Google 的AI Ultra不值得，我已经给大家踩过坑了。

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2025世界机器人大会大揭密

失踪UP主找回了他的账号... 朋友邀请去2025世界机器人大会逛展，今年有很多和AI相关的消费级的机器人展出。可以很明显的感觉到，当下是一个变革的时代，对比已经非常成熟的工业机器人，民用的智能机器人在快速迭代发展，今天还是一些概念或者原型的东西，可能在明年的市场上就会看到完成度很高的产品了。 去了解业界的动态，也是逛行业展会的意义。同时对于我们传统的软件工程师来说，当下也是一个了解硬件世界的很好的契机，无论是因为机器人硬件的成熟，还是因为配套的开发体验也更加成熟。新的领域可能也是一个职业发展的很好的方向。

AI视频角色总“变脸”？保姆级Wan2.1 LoRA训练教程，从零打造你的专属数字人

🔥还在为AI生成的视频中，人物一转身就“换脸”而烦恼吗？想要创造出在不同场景和动作下都保持一致的专属数字人吗？本期视频将带你深入了解LoRA技术的核心作用，并提供一个保姆级的LoRA模型训练全流程教学。 🎬 你将学到： 1 LoRA技术为什么是保证AI视频角色一致性的关键。 2 如何高效准备用于模型训练的高质量图片数据集。 3 使用AI-Toolkit工具，一步步完成LoRA模型的完整训练过程。 4 了解训练所需的硬件配置以及云端解决方案。 5 如何验证和测试你训练好的LoRA模型，并应用到实际项目中。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ aitookit-lora wan2.1 训练镜像链接 https://www.compshare.cn/images/OLfRgeEwktv6?referral_code=Bcwq73PCCwRB2XnQC310QP&ytag=GPU_YY_80 aitookit github lora训练工具 https://github.com/ostris/ai-toolkit 在线工作流 1 数据集生成工作流 体验地址：https://www.runninghub.cn/post/1948653600412184578/?inviteCode=kol01-rh107 2 lora验证工作流 video_wan2_2_数字人工作流1-生成 体验地址：https://www.runninghub.cn/post/1953391990853521409/?inviteCode=kol01-rh107 工作流下载 workflow-download lora 验证工作流 https://github.com/amao2001/ganloss-latent-space/blob/main/workflow/2025-08-08%20wan2.2%E6%95%B0%E5%AD%97%E4%BA%BA%E7%94%9F%E6%88%90%E6%94%BE%E5%A4%A7/video_wan2_2_%E6%95%B0%E5%AD%97%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B5%811-%E7%94%9F%E6%88%90.json 数据集生成工作流 https://github.com/amao2001/ganloss-latent-space/blob/main/workflow/2025-08-07%20flux-kontext%20%E9%AB%98%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E6%8D%A2%E8%84%B8%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B5%81.json ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 背景音乐由 AI 生成

深度学习框架怎么搭最稳？HSTU实战+全套避坑指南

论文精读系列 - HSTU 复现 (1/3) | 框架篇 本期带大家聊聊怎么用复现代码这种最高效的方式，快速吃透一篇论文——从零搭出可复用的深度学习框架，并以 HSTU 为例现场跑通！ 欢迎留言讨论你的复现心得~ 相关代码 cookiecutter-pytorch-lightning: https://github.com/foreverYoungGitHub/cookiecutter-pytorch-lightning HSTU（up主实现）: https://github.com/foreverYoungGitHub/generative-recommenders-pl HSTU（官方实现）: https://github.com/facebookresearch/generative-recommenders 相关论文 HSTU: [2402.17152] Actions Speak Louder than Words: Trillion-Parameter Sequential Transducers for Generative Recommendations