當煉金工房開始燒錢
昨天我們學會了 Prompt Caching 這個「時間魔法」,讓 AI 不用每次都重新思考。但今天要聊一個更現實的問題:當你的 AI 煉金...
在 Day 7|Generation pipeline:AI 如何把知識取出來用 有說到檢索方式其實有很多種,今天就來介紹幾種常見的檢索方式。
1. TF-...
現實中的視覺任務,往往遠比我們前幾天所做的圖像分類還複雜,例如物件偵測:不只要知道圖片有一隻貓,還要知道貓在哪裡。物件偵測的目標是同時在一張圖片完成兩件事...
我們昨天學到的擴散模型如 Stable Diffusion,內部必須有一個文本編碼器來理解我們的文字提示 (prompt),並將其作為條件來引導圖像生成。這自然...
在前一篇,我們談到了深度學習中的正規化與正則化,重點在於如何避免過擬合並保持訓練穩定。然而,光是解決過擬合還不夠:在龐大的神經網路裡,我們還得面對另一個關鍵問題...
前篇透過「柱」單一物件的實作驗證,發現了自動化建模的可行性與挑戰。今天再來看看相同流程下,能否在多種不同元素類別下依然穩定運作。
23.1. AI辨識結果...