分类 "Ai" 下的文章

方法核心原理优点缺点典型使用场景
全参数微调调整预训练模型的所有参数，完全适配下游任务。1. 性能最优，充分挖掘模型潜力
2. 适用性广，不受任务复杂度限制		1. 显存和计算资源消耗大（如70B模型需数百GB显存）
2. 训练时间长，易过拟合		资源充足的高精度任务（如专业领域生成、复杂推理）
LoRA冻结原模型权重，注入可训练的低秩矩阵（A、B）模拟参数增量，仅更新0.01%-1%参数1. 显存需求低（7B模型仅需14GB）
2. 无推理延迟，权重可合并
3. 支持多任务模块化切换		1. 低秩近似可能损失性能（复杂任务）
2. 需手动调整秩（r）和缩放系数（α）		资源受限的多任务适配（如对话生成、分类任务）
QLoRA在LoRA基础上引入4-bit量化，反量化计算梯度，进一步降低显存1. 显存较LoRA再降33%（如21GB→14GB）
2. 保留LoRA灵活性的同时突破显存限制		1. 训练时间增加约39%
2. 量化可能引入精度损失（极端低bit时）		超大规模模型微调（如千亿参数）或消费级GPU（如单卡12GB）

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一、Diffusion模型：生成式AI的新星

Diffusion模型(扩散模型)是近年来兴起的一类生成模型，其灵感来源于物理学中的扩散现象，如同墨水滴入水中逐渐扩散的过程。Diffusion模型通过模拟数据的逐步噪声添加和去除过程来学习数据分布，已成为图像生成领域的新标杆。

核心原理与工作流程：
Diffusion模型包含两个关键过程：前向扩散过程和反向去噪过程。前向过程逐步向数据添加高斯噪声，将复杂的数据分布逐渐转化为简单的高斯分布；反向过程则学习如何从噪声中逐步重建原始数据。具体而言，给定原始数据x₀，前向过程在T步内逐步生成噪声增加的x₁到x_T，最终x_T成为纯噪声；反向过程则训练一个去噪网络，学习从x_t预测x_{t-1}，从而能够从随机噪声生成新样本。

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1. SAM2 核心功能

SAM2 是 Meta 推出的新一代图像与视频分割基础模型，基于第一代 SAM 改进，具备以下核心功能：

  • 统一架构：同时支持图像和视频分割，通过流式处理框架实现实时分割（44 FPS），尤其擅长处理动态场景和长视频。
  • 零样本泛化：无需特定训练即可分割未见过的物体或视觉域（如医学影像中的罕见病变）。
  • 交互式分割：支持点、框、掩码等多种提示方式，允许用户通过点击或框选细化分割结果。
  • 记忆机制：通过流式记忆模块跟踪视频中的对象，解决遮挡、光照变化等问题，确保跨帧分割一致性。
  • 多掩码预测：在复杂场景（如重叠物体）中生成多个候选掩码，并通过置信度选择最优结果。

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问题：调用合约方法时报错Error: Returned error: VM Exception while processing transaction

解决：参数传递错误导致require条件修饰符不满足，web3.js是1.7

方法：

部署合约时传的参数alice是小写开头的,且为byte32

console.time('deploy time');
const myContract = await new web3.eth.Contract(JSON.parse(interface));
myContract.deploy({
    data: bytecode,
    arguments: [[web3.utils.asciiToHex('alice'), web3.utils.asciiToHex('bob')]]
})
.send({
    from: accounts[0],
    gas: 1500000,
    gasPrice: '30000000000000'
})
.then(function(newContractInstance){
    console.log('合约部署成功：', newContractInstance.options.address) // instance with the new contract address
});

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问题：以太坊合约部署失败，报错：TypeError: param.map is not a function 或者 Error: Invalid number of parameters for "undefined". Got 2 expected 1!

解决：官方文档写的比较特别，所以被误导了。web3使用的是1.7.0

方法：
官方文档：

const myContract = await new web3.eth.Contract(JSON.parse(interface));    
myContract.deploy({
    data: '0x12345...',
    arguments: [123, 'My String']
})
.send({
    from: '0x1234567890123456789012345678901234567891',
    gas: 1500000,
    gasPrice: '30000000000000'
}, function(error, transactionHash){ ... })
.on('error', function(error){ ... })
.on('transactionHash', function(transactionHash){ ... })
.on('receipt', function(receipt){
   console.log(receipt.contractAddress) // contains the new contract address
})
.on('confirmation', function(confirmationNumber, receipt){ ... })
.then(function(newContractInstance){
    console.log(newContractInstance.options.address) // instance with the new contract address
});

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