Prompt
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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。
Swin 是為電腦視覺設計的通用模型，Swin Transformer 是一種層次化的 Transformer 架構，結合了自注意力和卷積操作來學習圖像表示，這種結構意
本文介紹如何運用 Nano Banana Pro (Gemini) 的強大自然語言處理能力，建立一套自動化的 AI 繪圖提示詞產生機制。作者透過定義提示詞架構、建立風格資料庫、以及運用逆向工程，將 AI 從單純的繪圖工具，轉變為能自主生成精美插圖的「提示詞工程師」，大幅提升內容製作效率。
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以下使用 ViT-base-patch16-224 模型執行影像辨識：
image_path=”/content/car_in_fog.png”
import PIL
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以下使用 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141658"
output =
受到 Spotify、Duolingo 年度回顧啟發，本文教你如何運用與對話式AI的長期互動紀錄，透過設計好的Prompt，深度挖掘個人的行為規律、核心價值，甚至是不自知的隱藏動機，幫助你更瞭解自己，並從中獲得啟發。文章亦說明瞭AI記憶功能的侷限，並提供匯出對話紀錄以獲得更精準分析的進階方法。
自 Gemini 3 Pro 登場，Nano Banana 也徹底改變 AI 生圖天花板。
不只可以處理繁體中文，甚至可以上傳現成商品素材圖，因此，也想簡單分享：
如何開始 AI 生圖？工具怎麼挑？
Google 官方的「六大指令要素」有哪些？如何實務應用？
AI 生成，解決行銷工作哪三大痛點？
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針對 ViT 模型的描述，模型包含以下部分：
圖像編碼器：由一組堆疊的 Transformer 區塊構成，每個 Transformer 區塊包含一個自注意力層、一個卷
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。
我們將逐步分析每個訓練模型的配置，如果模型無法正確分類圖像，我們至少需要了解所使用的模型類型，我們可能還會發現，某些模型的架構（如層數和參數）對於進行複雜的圖像分類來說
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。
整理目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 549 | Hugging Face 之 AutoTrain 前言
AI說書 - 從0開始 - 550 | Hu
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。
整理目前手上有的素材：
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AI說書 - 從0開始 - 550 | Hu
