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2024年2月1日 · Stable Diffusion是一種由Stability AI及其合作夥伴開發的開源圖像生成模型。 它使用深度學習技術，特別是變分自編碼器（VAE）和變換器（Transformers），來生成詳細的圖像。 用戶可以通過自然語言描述（例如文字提示），指導模型生成具體的圖像內容。 立即下載. 快速掌握 LLM 應用全局觀. Stable Diffusion 是一款強大的開源AI圖像生成工具，它允許使用者根據文字提示來創造高質量的圖像。 此工具適用於藝術家、設計師、研究人員等各種背景的使用者。 如果您對AI圖像生成感興趣並希望親自嘗試，以下是完整的Stable Diffusion安裝指南。 Stable Diffusion 前置要求.
2024年2月1日 · Transformer模型概述. Transformer的工作原理. Transformer在自然語言處理中的應用. 對AI發展的影響. 在人工智慧領域，Transformer模型自2017年由Google的研究者介紹以來，已成為最具影響力的創新之一。 它不僅改變了自然語言處理（NLP）的面貌，還對整個AI技術的發展產生了重大影響。 本文將深入探討Transformer的基本原理、結構特點以及它如何推動AI技術的突破。 Transformer模型概述. Transformer模型是基於自注意力機制（self-attention mechanism）的一種架構，它能夠在處理序列數據時，同時考慮序列中的所有元素，這種全局視角使得Transformer在多個領域特別有效。
其實真的跟聰明才智或傳說中的程式基因無關，彼得潘自己整理分析後，列出以下幾點可能的原因和大家分享 : 1. 疏於練習和複習，中了遺忘曲線的詛咒。 我們都經歷過小時候學習數學英文時，由於疏於練習和複習，愈來愈跟不上進度，老師從一開始說人話的地球人變成說火星文的外星人。 然而當我們變成大人後，似乎就忘了這些慘痛的教訓，天真的以為只要付出昂貴的學費，準時地坐在教室椅子凝望帥帥的老師，就能自然地吸收老師的功力，學會程式設計。 其實程式的學習就像爬山，是段由淺入深，愈來愈難的過程。 後面的課程要聽懂，往往需要理解前面教過的內容。 程式學不會從來不是因為聰明才智不夠，而是因為遺忘。 科學家早已做過實驗，發現所謂的遺忘曲線。 1小時後 56 % 被遺忘，一天後 74 %被遺忘。
2023年6月4日 · 1. 設計、開發和實施生成式AI模型. 設計階段： 確定最佳算法來實現預期結果，要求對各種生成式AI算法及其優缺點有深入理解。 開發階段： 包括用現有數據訓練模型並進行微調以提升性能。 實施階段： 將AI模型整合到現有系統中或圍繞模型設計新系統，需要強大的軟件開發理解能力。 2. 調整現有生成式AI模型. 調整和精煉預先存在的模型以增強性能、適應新數據或滿足特定項目需求。 分析模型行為，識別表現不佳或產生意外結果的領域。 可能涉及調整超參數、修改模型架構或豐富訓練數據集。 3.
彼得潘以自己在 App 界臥底，三年之後又三年的經驗，來幫大家解決這個疑惑。 (為什麼是臥底呢？因為彼得潘曾有一段白天上班，晚上兼差做 App 的苦日子。
以上三種方法，彼得潘最喜歡 iPad 上的 Swift Playgrounds，可惜它要等到今天秋天 iOS 10 正式版推出時才一起推出。 未來彼得潘將在 iPad 上安裝beta 版的 iOS 10，待實際研究 Swift Playgrounds 的相關功能後，再來和大家分享。
因此，彼得潘在教課時除了要求學生在 Blog 寫作業，也鼓勵學生追蹤彼此的帳號，以便到時候方便參考同學作業或私下約會。 而且如果手機上安裝 Medium App，同學一發表文章還能立馬收到通知，搶在第一時間抄襲。
