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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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非常详细的介绍了完整的 LLM 训练流程，包括训练指南（是否需要预训练）、预训练、后训练、基础设施
主要以他们自己训练的 SmolLM3 这个 3B 模型为例子
文章或者说手册包含了他们训练模型过程中对一系列决策、发现和死胡同的梳理，全是实践经验#ai创造营#
详情：huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/smol-training-playbook
Open AI 除了会员体系以外又增加了新的付费点，昨晚更新，Sora 和 Codex 都可以在会员额度耗尽之后单独充值积分使用。
如果额度耗尽就会出现充值提示，Plus 会员不用为了某个模型单独买 200 美元的 Pro 了。
另外 Sora 终于显示每个人的免费额度了，免费和 Plus 用户每天 30 条，Pro 用户每天 100 条。
当我以为是好消息的时候，Vicky 提醒我那个余额是积分不是条数，我仔细一看还真是。
于是整理了一下现在具体的积分消耗和不同等级用户的生成限额。
即使 200 美元一个月的 Pro 会员一天也只能生成 5 条 Pro High 15 秒的视频，远低于之前的额度。
服了，我又当冤种了#ai创造营##ai视频#
效果太好了
1. 打开您的社交媒体个人资料，然后截图。
2. 将图片上传到ChatGPT。
3. 输入这个提示。
" A cinematic close-up of a vertical transparent acrylic card as the main subject, filling most of the frame. The card displays the social media profile from the uploaded image, without any banner or background photo. It has smooth rounded edges and emits a soft neon glow in pink, magenta, and subtle violet tones. The surface looks crystal-clear, with engraved or illuminated profile details — avatar, username, verified badge at the top, and other info below. The hand is only subtly holding or supporting the edge, keeping focus on the glowing card. The background is dark, blurred, and minimal, enhancing the vivid neon reflections and glass transparency. Ultra-realistic lighting, premium studio depth, futuristic minimal aesthetic. "
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我翻译了一个双语版本，链接放下面了👇
可以非常全面的理解现在图像和视频模型的基石扩散模型，具体内容有：
第一章：概览生成模型的定义、重要性与谱系，为统一理解奠基。
第二章（VAE 视角）：以变分推断连接到 DDPM，用潜变量与重构/去噪目标解释训练与采样。
第三章（EBM/Score 视角）：从能量模型到 NCSN/Score SDE，以分数匹配和连续时间 SDE 描述生成动力学。
第四章：采样即沿时间反向求解 ODE/SDE，用扩散漂移向量场逐步逼近数据分布。
第五章（NF 视角）：从正规化流到 Flow Matching，以可逆变换/流场学习统一“概率随时间运输”的思想。
第六章：以微积分的换元公式为统一底座，并以“条件化技巧”把难题化为回归，实现稳定可控的训练。
第八章：在 ODE 框架重审 DDIM、DPM-Solver，澄清与经典数值法的关系并解释快速采样原理。
第九章：系统化更优数值积分与误差控制，加速迭代采样同时保持保真度与稳定性。
第十章：提出一致性模型等“流映射”思路，直接学习任意时刻到任意时刻的解映射以少步生成。
第十一章：扩展一致性轨迹与 Mean Flow，以学习整条轨迹（积分）实现单步或极少步高质量生成。
双语 PDF：https://pan.quark.cn/s/2a5100e32b51
