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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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AutoDL使用指南&&AutoDL中快速下载huggingface模型/数据集的方法

AutoDL使用指南&&AutoDL中快速下载huggingface模型/数据集的方法
原创
博文更新于 2025.09.21 ·
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英语面试——保研

英语面试
原创
博文更新于 2025.08.18 ·
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HW4:自定义 Prompt 提升大模型解题能力——Gradio 与 ipywidgets 版

本文为李宏毅学习笔记——2024春《GENERATIVE AI》篇——作业笔记HW4。
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博文更新于 2025.08.09 ·
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面试考点——概率论篇

例如在A发生条件下B发生的条件概率就等于A和B同时发生的条件/A发生的条件。也就是如果一个样本空间可以由若干个事件所组成且之间是互斥的,那么A事件发生的概率就等于上述若干个事件中每个事件发生的概率与该事件发生导致A事件发生的概率乘积的和。全概率公式的核心思想是“由因求果”。贝叶斯公式可以由全概率公式结合条件概率公式联合得到。贝叶斯公式的核心思想是“由果求因”。简单来讲就是根据以往经验所总结出的概率为先验概率;
原创
博文更新于 2025.05.10 ·
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Image Caption:BLIP2、JoyCaption2、MiniCPM-o-2_6

Image Caption:BLIP2、JoyCaption2、MiniCPM-o-2_6
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博文更新于 2025.04.28 ·
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一文带你学会Git的基本使用⭐⭐⭐(超简洁,避免冗余)

Git 是一个分布式版本控制系统,用于管理和跟踪代码或文件的变更。它可以记录文件的每一次修改,帮助开发者协作、管理代码版本、追踪项目历史,并在需要时恢复到之前的版本。Git 是开源的,由林纳斯·托瓦兹(Linus Torvalds)在 2005 年开发,最初用于 Linux 内核开发。如今,它广泛应用于各种软件开发项目中,尤其是在团队协作开发中。知道上述内容就行了。工作区是你当前正在进行开发和编辑文件的地方。它就是你的项目文件所在的目录,包含你正在修改、编辑、编写的所有文件。
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博文更新于 2025.04.27 ·
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虚拟环境迁移指南

虚拟环境迁移指南
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博文更新于 2025.04.19 ·
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PaddleOCR使用指南(仅推理)

PaddleOCR使用指南(仅推理)
原创
博文更新于 2025.04.13 ·
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80分钟快速全面了解大型语言模型——GENERATIVE AI——拓展内容(第0~1讲)

在本章节中,李老师通过实际的考试题目测试ChatGPT的回答,发现其在某些陷阱题上表现不佳,尽管整体正确率较高。他还展示了如何利用ChatGPT生成线性代数考题和使用五条体描述内容。此外,课程强调了预训练、监督学习和增强学习在模型训练中的重要性;以及如何通过提供明确指示和示例来提高模型的表现。
原创
博文更新于 2025.03.29 ·
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深度学习入门指南——2021吴恩达学习笔记deeplearning.ai《深度学习专项课程》篇(已完结)

从宏观上来讲 DeepLearning.ai 理论化内容要弱一点,偏重实际应用,而之前的机器学习由于是面向斯坦福学生的课程,所以理论深度要深一点。总体来说两门课程都很值得去刷刷,入门的话可以从DeepLearning.ai 的头三门课程开始,想补一补基础理论可以从机器学习课程开始。
原创
博文更新于 2025.03.29 ·
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深度学习入门指南——2022吴恩达学习笔记Coursera《Machine Learning》篇(已完结,超详细)

由于本人在学习该门课程时已经具备了一些ML、DL方面的基础知识,因此为了避免记录冗余知识,节约时间,本文仅在前人笔记的基础上记录一些对本人而言较为重要的知识点(相当于查漏补缺吧,hh)且吴恩达老师的课程教学基于tensorflow,但学术界目前最常使用的还是pytorch(本人经常用的也是pytoch),因此本笔记仅记录理论知识,不涉及具体的代码实现。
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博文更新于 2025.03.29 ·
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DeepSeek满血版使用——第三方平台+官网中转平台汇总

DeepSeek满血版使用——各平台汇总
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博文更新于 2025.02.27 ·
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DuckDuckGo API使用指南

DuckDuckGo API使用指南
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博文更新于 2025.02.17 ·
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论文精读——Miko: Multimodal Intention KD from LLM for Social-Media Commonsense Discovery

论文精读——Miko: Multimodal Intention KD from LLM for Social-Media Commonsense Discovery
原创
博文更新于 2024.12.25 ·
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论文精读——MMIDR: Teaching Large Language Model to Interpret Multimodal Misinformation via KD

论文精读——MMIDR: Teaching Large Language Model to Interpret Multimodal Misinformation via Knowledge Distillation
原创
博文更新于 2024.12.25 ·
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⭐⭐[ pytorch+tensorflow ]⭐⭐配置两大框架下的GPU训练环境

由于我们要配置的是一个既可以用pytorch又可以用tensorflow的GPU做训练的虚拟环境,因此我们要选择一个两者可以共同使用的CUDA版本,我目前仅发现了CUDA11.0可以用于两者共用。如果你不想放在它默认的c盘,就点击Browse,把路径改了(我是在D盘建了一个叫anaconda3的文件夹,然后把路径改到那),之后点击next。由于我们选择的是11.0的CUDA,因此可以安装1.7.1或者1.7.0的torch,这里我们选择1.7.1。可以参考下面这篇文章,总结了很多原因,可以一一比对。
原创
博文更新于 2024.12.23 ·
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论文精读——Mentor-KD: Making Small Language Models Better Multi-step Reasoners

论文精读——Mentor-KD: Making Small Language Models Better Multi-step Reasoners
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博文更新于 2024.12.23 ·
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《深入浅出PyTorch》学习笔记——第三章:PyTorch的主要组成模块

《深入浅出PyTorch》学习笔记——第三章:PyTorch的主要组成模块
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博文更新于 2024.12.22 ·
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✨✨全网最全✨✨详细解读知识蒸馏(Knowledge Distillation)的前世今生

知识蒸馏的前世今生
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博文更新于 2024.12.20 ·
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知识蒸馏:原理、算法与应用

知识蒸馏:原理、算法与应用
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博文更新于 2024.12.20 ·
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