Word2Vec詞嵌入技術
將文字轉換成電腦可理解的數值向量的方法。Word2Vec 有兩種主要模型：連續詞袋模型 (CBOW) 和跳字模型 (Skip-gram)，透過反向算法，根據上下文預測目標詞或反之，從而學習詞語間的關係。訓練後的詞向量具有語義相似性的特性，相似的詞彙在向量空間中距離較近，並能透過向量運算進行類比推理，例如「國王-男人+女人=王后」。Word2Vec 應用廣泛，例如搜尋引擎、推薦系統和機器翻譯，但其局限性在於每個詞只有一個固定向量，無法處理多詞片語的語義。
Word Embeddings: Word2Vec
詞嵌入 (Word Embeddings) 的概念及其應用
詞嵌入將文字轉換成數值向量，讓機器學習模型能夠處理文字資料。相似的詞彙在向量空間中彼此靠近，距離和方向代表詞彙間的語義關係。 片中說明了詞嵌入在自然語言處理 (NLP) 中的關鍵作用，例如文字分類、命名實體辨識和問答系統等。接著，解釋了兩種主要的詞嵌入方法：基於詞頻的方法 (例如TF-IDF) 和基於預測的方法 (例如Word2Vec, GloVe)，並比較了它們的差異。最後，介紹了更先進的基於上下文的方法 (Transformer 模型)，它能根據上下文調整詞彙的向量表示，進一步提升 NLP 的效能。這視頻旨在說明詞嵌入技術如何有效地將人類語言轉換成機器可理解的數值形式，從而推動自然語言處理的發展。
What are Word Embeddings?
MV-Adapter 多視角影像生成
MV-Adapter: Multi-view Consistent Image Generation Made Easy
MV-Adapter 是一款多功能的即插即用適配器，可將現有的預先訓練的文本到圖像 (T2I) 擴散模型轉變為多視圖生成器。不同於以往需要完整微調的繁複方法，MV-Adapter 透過更新較少參數，有效降低計算成本並避免過擬合。
它利用創新的雙重自我注意力層和平行注意力架構，高效建模 3D 幾何知識，並整合了條件編碼器以處理不同輸入，例如文字、圖片或幾何資訊。實驗結果顯示，MV-Adapter 在不同基礎 T2I 模型和控制條件下，都能生成高保真、多視角一致的影像，展現其適應性和多功能性，為多視角影像生成設定了新的品質標準。
它利用創新的雙重自我注意力層和平行注意力架構，高效建模 3D 幾何知識，並整合了條件編碼器以處理不同輸入，例如文字、圖片或幾何資訊。實驗結果顯示，MV-Adapter 在不同基礎 T2I 模型和控制條件下，都能生成高保真、多視角一致的影像，展現其適應性和多功能性，為多視角影像生成設定了新的品質標準。
RAG 向量中的文件分割策略
文件分割策略對於大型語言模型(LLM)的資訊檢索效能影響。現有資訊檢索基準測試通常以整篇文件的相關性評估效能，忽略了文件分割策略的重要性。RAG 文件分割(Text Chunking) 基於字元/詞(Token) 的分割、遞迴式分割、語義分割等，以找出最適合用於後續基於檢索增強生成（RAG）應用的最佳方法。
The BEST Way to Chunk Text for RAG
PyTorch vs TensorFlow
Flux Redux 統一風格 AI 角色教學
利用 Flux Redux 及其相關工具，製作一致風格AI角色同背景教學。重點是藉 Flux LoRa 訓練保持角色面部一致性。教學詳細講解如何使用 Redux Advanced Custom Nodes 控制圖像生成，透過調整 downsampling factor 控制風格變化，並利用 mask 參考圖像控制角色服裝及背景風格。最後，示範咗點樣將生成嘅圖像導入AI影片生成工具，製作動畫短片，實現角色風格一致但服裝同背景多樣化嘅效果。 整個過程強調簡潔易用，並提供實際案例同操作步驟。
Flux Redux Consistent Style Character And Background Easily In For AI Characters
A.I. 對未來世界的影響
Open AI 出現最大競爭對手 世界周報MIT採訪人工智慧中心主任 TVBS文茜的世界財經周報 20241208
