我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141663"
output = query("/content/generate_an_image_of_a_car_in_space.jpg", model_name)
classify_image(output)
結果為：
AI說書 - 從0開始 - 574 | ConvNextForImageClassification 推論
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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2026/01/01
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以下使用 ConvNext 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141663"
outp
2026/01/01
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outp
2025/12/31
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Liu 等人於 2022 年創建了 ConvNext，旨在證明純卷積網路即使不優於混合 Transformer 模型，也能表現得同樣出色，該模型包含以下部分：
起始層
2025/12/31
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起始層
2025/12/30
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現在換一張圖片，圖片下載與檢視程式為：
!curl -L https://raw.githubusercontent.com/Denis2054/Transforme
2025/12/30
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