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Learn AI 不 BI
2025/09/01
AI說書 - 從0開始 - 510 | GPT-4 之發散聯想任務
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。 創造力是一種新的能力,而 GPT-4 現在可以執行這種創造力,Chen 等人於 2023 年的論文:Probing the “Creativity” of Large
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AI繪圖 18+/R 實驗室
2025/09/01
使用 AI 圖片搞浪漫自學手冊-單人篇
以下內容僅供參考,若您應用不當而搞出人命,請您自行負責,不要怪網路或AI喔! 本文使用 Google Gemini AI,若您完全沒有使用過,使用基礎請見 "我的臉書被 Google 的繪圖模型 (Nano Banana) 給洗版了" 一文,若您也想要試做,建議! "感覺" 用有付錢...
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老安的方格子
17 小時前
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這一周,臉書社團被「偽公仔照片」淹沒了。😅😅😅
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Learn AI 不 BI
2025/08/31
AI說書 - 從0開始 - 509 | DALL-E 的 UI 使用介面
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。 我們也可以上傳一張圖片,並請 DALL-E 生成變體 (https://openai.com/dall-e-2)。 首先,我們需要上傳一張圖片,在此情況下,我們可
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M. AI Alchemist (神秘的 AI 鍊金術士)
2025/08/31
【2025 Leonardo.ai 教學】從零到一,免費AI繪圖神器的終極指南 (模型、費用與商業用途詳解)
還在尋找 Midjourney 的免費替代方案嗎?這篇【2025 Leonardo.ai 終極教學】將從零到一,帶你掌握這款最強大的免費 AI 繪圖神器。內容涵蓋最新 V2 介面操作、模型推薦、費用方案與商業用途詳解,讓你輕鬆上手,開啟 AI 創作變現的無限可能。
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Learn AI 不 BI
2025/08/30
AI說書 - 從0開始 - 508 | DALL-E 的 UI 使用介面
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。 讓我們前往 OpenAI 的終端使用者介面 https://openai.com/dall-e-2: 再輸入以下描述「莫哈韋沙漠中的 3D 外星人,看起來像好萊塢
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Learn AI 不 BI
2025/08/29
AI說書 - 從0開始 - 507 | 計算機視覺轉變
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。 利用文字和圖像的基礎模型已經從研究領域進入主流,一般終端使用者現在能夠接觸到計算機科學史上最具革命性的計算機視覺技術。 當然,在 DALL-E 出現之前,市場上已
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Learn AI 不 BI
2025/08/28
AI說書 - 從0開始 - 506 | DALL-E 模型之圖片生成程式
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。 讓我們看看 DALL-E 2 的創造力,並讓它為已創建並保存為 c_image.png 的圖像創建變體,到 2024 年 1 月,OpenAI 建議使用 DALL-E
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Learn AI 不 BI
2025/08/27
AI說書 - 從0開始 - 505 | DALL-E 模型之圖片生成程式
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。 在接下來的範例中,我們將創建一幅圖像,內容是一個人在靠近月球的餐廳裡與聊天機器人交談,並將圖像保存到文件中: sequence = "Creating an imag
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Learn AI 不 BI
2025/08/26
AI說書 - Prompt Engineering - 185 | Prompt Chaining 施行
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 施行 實施 Prompt Chaining 需要採取細緻的方法,以下是如何透過 ChatGPT 實現
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Emerson 的沙龍
2025/08/26
使用 AI 耗多少電?Google Gemini 推理能耗只用 0.24 Wh!
AI 問答能耗真相公開!Google Gemini 實測顯示,每個 Prompt 僅需 0.24 Wh,比看電視 9 秒還少。本文解析碳排、水耗、過去數據錯誤原因,並揭露 Google 如何打造高效綠色 AI。
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