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AI小课堂：给好奇者的极简人工智能课

文生图大模型快速调优手册

本文介绍了Stable-Diffusion-XL大模型的优势、适用场景及调优技巧。该模型由StabilityAI研发，具有强大的创意图像生成能力，支持反向Prompt和模型定制。文章详细讲解了Prompt编写技巧，包括正向和反向提示词的组成结构、权重调节、关键词融合等进阶技巧。此外，还提供了采样方式、采样步数、图像尺寸、风格、提示词相关性和随机种子等参数的调优建议，帮助用户生成更符合预期的高质量图像。

机器学习面试题大揭秘：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的奇妙之旅

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本文以幽默风趣的方式介绍了机器学习中的四种主要学习类型：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。通过生动的比喻和实际应用场景，帮助读者理解这些复杂概念的区别与联系，并提供了应对面试中相关问题的实用技巧。

小白必看！5分钟掌握机器学习数据概念面试题及答案

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本文为机器学习初学者提供了数据相关概念的面试题及答案，涵盖训练集、测试集和验证集的划分方法，以及特征和标签的识别与应用。通过生活化的比喻和实例，帮助读者轻松理解并掌握这些核心概念，为面试做好充分准备。

Stable Diffusion 3的Seed怎么用？掌握这5个技巧让AI绘图更可控

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本文详细介绍了Stable Diffusion 3（SD3）中Seed（随机种子）的核心作用与使用技巧。Seed通过初始化噪声模式控制图像生成的可重复性和多样性，固定Seed可复现相同图像，调整Seed则能生成多样化结果。文章涵盖基础操作（固定/随机Seed、提取Seed）、高级功能（差异随机种子）、与其他参数（采样方法、CFG Scale、步数）的协同作用，并提供最佳实践（复现调试、多样性生成、参数优化）和注意事项（局限性、数值范围、工具结合）。掌握Seed的灵活运用能显著提升SD3图像生成的可控性和质量。

2025年Stable Diffusion 3避坑指南：人物生成权重分配+负向提示词最佳实践

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本文详细介绍了2025年Stable Diffusion 3在人物写真生成方面的最佳实践，包括核心美学要素构建、人物特征强化策略、风格化表达技巧、SD3专属优化方案以及实战案例模板。文章提供了黄金比例构图、光影美学公式、五官特写模块、皮肤质感处理等具体方法，并分享了权重平衡公式、负面提示组合等避坑指南，帮助用户生成高质量的人物图像。

ChatGPT全局记忆功能上线：用户历史记录全支持，隐私灵活控制

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OpenAI于2025年4月11日推出ChatGPT全局记忆功能，支持调用用户历史聊天记录以实现个性化交互。该功能结合检索增强生成技术，适用于学习、写作、医疗等多场景，同时提供隐私开关和临时聊天模式。首批面向付费用户开放，但存在幻觉问题和时间关联性不足等技术缺陷。行业评价认为这是AI迈向个性化Agent的关键突破，但也引发隐私担忧。

埃隆·马斯克宣布，其创办的人工智能公司xAI已正式收购X平台（原推特）

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埃隆·马斯克宣布其人工智能公司xAI正式收购X平台（原推特），交易为全换股形式，xAI估值800亿美元，X平台估值330亿美元，合并后公司估值达1130亿美元。xAI凭借Grok3模型和强大算力跻身AI领域前列，X平台在广告主回归后估值回升。合并旨在结合AI技术与社交平台用户基础，打造智能体验并推动人类进步。

阿里深夜发布视觉推理模型QVQ-Max

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阿里在深夜发布了视觉推理模型QVQ-Max，该模型具备细致观察、深入推理和灵活应用三大核心能力，能够识别和分析图片、图表、视频等非文字信息，并结合背景知识进行推理和创作。未来计划包括提升观察准确性、开发视觉Agent和优化多模态交互。

阿里开源Qwen2.5-Omni，7B参数完成看、听、说、写

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阿里通义千问团队推出全球首个端到端开源全模态大模型Qwen2.5-Omni，支持文本、图像、音频、视频的实时交互与流式响应，仅7B参数即超越千亿级闭源模型性能。其创新Thinker-Talker架构和TMRoPE位置嵌入技术实现多模态同步处理，在语音生成、视频理解等任务中表现优异，并在OmniBench等评测中达到SOTA水平。

阿里开源多模态模型（Qwen2.5-VL-32B-Instruct）：小模型也能有大作为

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阿里巴巴通义千问团队于2025年3月25日开源了多模态模型Qwen2.5-VL-32B-Instruct。该模型在视觉语言理解与推理、数学推理能力等方面表现优异，性能超越更大规模模型，支持本地部署，并通过强化学习优化用户体验。采用Apache 2.0协议开源，适用于教育、智能硬件、科研等多个领域。未来将聚焦于长且有效的视觉推理，进一步提升模型在复杂场景中的应用能力。