🖼️ AI 圖庫｜抄咒語學玩法
想睇吓人哋點玩 AI 畫圖？圖庫集合大量 Flux / Gemini 作品，
可以一 click 複製咒語，直入生成器再改做自己版本。
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![In a brightly lit indoor setting, likely a press conference room, two uniformed police officers flank a man in a plain brown t-shirt. The officers, wearing blue shirts with epaulets and badges, have a firm but neutral grip on the man's shoulders, directing him towards the cameras. The man [image uploaded] with short dark hair, is smiling subtly and maintaining eye contact with the lens.
Stretching across the foreground is a white-draped table, upon which a diverse collection of women's underwear is meticulously displayed. There are dozens of pairs in various colors, patterns, and styles, including solid hues of red, blue, pink, and black, as well as leopard print and other designs. Several microphones with news station logos are placed among the undergarments, pointing towards the man and officers.
Behind the table, a throng of journalists and photographers are actively documenting the event. Many are holding professional video cameras with large lenses and attached lights, while others are using DSLR cameras with flash attachments, and some are capturing footage with their smartphones. The room is illuminated by rectangular fluorescent light panels on the ceiling, casting an even glow. The overall atmosphere suggests a formal public presentation, possibly a police press briefing or an arrest announcement.](https://ssfuture.shop/wp-content/uploads/ai_gen_1764968297-300x300.png)
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想像一個AI專家團隊，能夠即時應對新任務，學習快又不忘記舊技能，這就是稀疏混合專家模型的魔力！
學習路徑
- 第一課：專家團隊的魔法 — 稀疏混合專家基礎
- 第二課：持續學習嘅挑戰 — 專家團隊點樣進化？
- 第三課：終極目標 — 少樣本任務推斷嘅超能力
第一課：專家團隊的魔法 — 稀疏混合專家基礎
嗨！今日我哋要學一個超酷嘅AI概念：稀疏混合專家模型。想像你哋有一個超級大公司，但唔係所有員工都同時做嘢，而係根據任務搵最啱嘅專家出嚟做。咁樣冇浪費資源，又快又準！
稀疏混合專家模型就係呢個概念嘅AI版本。一個巨型AI模型入面，其實有好多個「專家」（即係細細嘅神經網路）。當有任務嚟嘅時候，一個「路由器」會決定邊幾個專家最識做，然後得呢啲專家啟動。其他專企就瞓覺慳力！呢個就係「稀疏」嘅意思 — 唔使所有專家都同時運作。
咁有咩好處？第一，慳電慳計算力；第二，每個專家可以做到自己嘅專業，好似醫生分心臟科、皮膚科咁。例如一個專家專門識貓，另一個專門識狗。當你問貓嘅問題，路由器會自動搵貓專家，唔會騷擾狗專家。
呢個設計令AI模型可以做到「條件計算」 — 冚家唚唔使做晒所有嘢，只係做需要嘅部分。好似你煮飯唔使開晒所有爐頭，只開需要嘅嗰個咁！下堂我哋會講點樣令呢啲專家團隊學識新嘢。記住：專家團隊，分工合作，效率超高！
思考題: 問題1：如果一個AI模型有100個專家，但每次任務只啟動2個，咁樣有咩優點？
第二課：持續學習嘅挑戰 — 專家團隊點樣進化？
歡迎返嚟第二堂！上堂我哋知混合專家模型好似一個專家團隊，但係如果公司要學新業務，點樣先唔會忘記舊技能呢？呢個就係「持續學習」嘅大挑戰！
想像你學完廣東話，跟住學日文，但學日文嘅時候竟然開始忘記廣東話！AI模型都會有呢個「災難性遺忘」問題。但係稀疏混合專家模型有妙計：
1. **專家剪枝**：好似園丁修剪樹枝咁，我哋會定期移除冇用嘅專家，保留最強嘅。咁樣模型唔會愈變愈臃腫。
2. **元學習**：教專家「點樣學習」。好似教一個學生唔係背答案，而係學解題方法。當新任務嚟，專家可以好快適應。
3. **重播與正則化**：重播就好似溫習功課，定期溫習舊任務；正則化就好似定立規矩，確保新學習唔會影響舊專家。
比喻：你有一個工具箱，每件工具（專家）都專門做某啲嘢。當你要學新技能，唔會改造所有工具，只係加一件新工具，或者改良舊工具少少。咁樣你嘅工具箱會愈嚟愈強大，但唔會搞亂原本嘅工具！
下堂我哋會整合所有概念，睇吓呢啲專家團隊點樣實際應用喺少樣本學習！記住：持續進化，唔會失憶！
思考題: 問題2：如果一個專家團隊要學識識別10種新動物，但只有每種動物3張相，混合專家模型點樣做到唔會忘記原本識嘅動物？
第三課：終極目標 — 少樣本任務推斷嘅超能力
終極堂嚟啦！今日我哋要睇吓稀疏混合專家模型點樣發揮「少樣本學習」嘅超能力 — 即係得幾個例子就識做新任務！
想像你教一個細路識「獨角獸」，你唔使佢睇100張相，可能得3張佢就識。點解？因為佢腦入面已經有「馬」、「角」呢啲基礎概念，可以組合起嚟理解新嘢。
混合專家模型就係咁做：
1. **動態專家選擇**：當新任務嚟，路由器會分析任務特徵，然後搵出最相關嘅專家組合。例如識「獨角獸」可能會啟動「馬專家」+「角專家」。
2. **快速適應**：透過元學習，專家已經預先訓練好「點樣快啲學新嘢」。好似運動員做好熱身運動，比賽時可以即時發揮。
3. **演化的專家庫**：模型好似一個活嘅生態系統，新專家會加入，舊專家會優化。最終變成一個超大型專家集團，每個專家都係自己領域嘅大師。
實際應用：醫療AI可能得一張罕見病嘅X光片就要診斷；語音助理可能聽你講兩句新方言就識翻譯。呢啲都係因為模型背後有千千萬個專家隨時待命！
總結：稀疏混合專家模型令AI好似一個不斷成長嘅超級大腦，分工精細，學習高效，永唔遺忘。你哋而家係呢個未來科技嘅專家啦！
思考題: 問題3：如果一個混合專家模型要應對一個全新領域（例如外星生物識別），但只得一張相，佢點樣可能做到預測？
