入门PyTorch不要纠结中各种函数和张量！ #深度学习 #机器学习 #研究生 #人工智能 #神经网络

Libtorch可以模型训练吗

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发布时间：2025-11-16 09:59

AI工程师阿文（资源简介自取）

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它受果蝇大脑启发，用‘随机投影+赢者通吃’的神经机制，打破了LoRA的局限，训练成本再降80%！
本期视频，我们将拆解 FlyLoRA 如何以「果蝇仿生设计」，实现大模型单任务解耦与多任务融合的双重突破。
云组会，论文精读系列，参数高效微调新标杆 ——FlyLoRA！
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手把手教你训练LORA，配合Qwen Image大模型，生图一致性达到99%！
本期视频手把手教你训练LoRA，提高生图一致性！无论汽车、人物还是特定物品，都能在任意场景下保持特征一致。
✨ 视频亮点：
➡️ 效果实测：用16张图片训练的汽车LoRA，在不同角度/背景下还原车型与Logo
➡️ 核心原理：通俗易懂讲解LoRA（相当于“图片滤镜”）
➡️ 视频演示：从素材收集、图片打标到参数设置
➡️ 效果对比：展示训练前后的生图差异，一致性提升肉眼可见
🚀 快速上手：
1️⃣ 收集目标主体照片（建议50-200张）
2️⃣ 选择Qwen Image模型
3️⃣ 上传图片并打标，设置简单触发词
4️⃣ 使用默认参数一键开始训练
#ai新星计划 #comfyui #comfyui教程 #lora训练 #runninghub
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【AI作弊神器？】揭秘RAG：让LLM秒变“开卷学霸”的秘密 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，是当前大语言模型（LLM）应用开发的核心解决方案。当基础LLM的知识受限于训练数据的截止日期或缺乏特定领域知识时，RAG通过提供外部知识库，让LLM实现了一场**“开卷考试”**！
RAG为何成为LLM的“作弊神器”？
RAG的目标是改进LLM，而无需修改底层LLM的权重和参数。其核心价值在于：
1. 终结“幻觉”：LLM可能生成虚假或过时的信息（即“幻觉”）。RAG能将LLM连接到一系列可验证的事实上，从而显著减少模型输出错误或误导性信息的几率。
2. 实时与专业性：LLM基础模型通常经过常识训练，缺乏企业组织独有的特定领域知识。RAG能指示LLM从您选择的特定、实时信息源中检索数据，例如企业内部文档或最新研究。
3. 高成本效益：与需要大量数据和计算资源的微调（Fine-tuning）相比，RAG通常更具成本效益。您可以通过上传文档轻松替换或更新信息源，避免了昂贵耗时的模型重新训练费用。
4. 透明度和信任：RAG架构可以设计为注明其数据源，允许用户交叉引用检索到的内容，从而提高信息的透明度并建立信任
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