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土丁爱吃大米饭

AIGC开发游戏素材之序列帧动画在 AI 驱动的数字艺术创作领域，像素艺术作为一种独特的视觉风格，正经历着前所未有的技术革新。2D Pixel Toolkit LoRA作为专门为独立游戏开发训练的像素风生成模型，通过低秩适应（LoRA）技术，实现了对基座模型的高效微调，能够生成真正的像素图而非模糊的伪像素图。该模型由开发者 "始于空 006" 创作，最初为自用目的训练，后因考虑独立游戏产业发展需要而公开发布，旨在帮助游戏开发者快速生成高质量像素素材。（CivitAI和LiblibAI都可以下载和使用）

ICCV`25 | 视频交互“随心所欲”！复旦&通义万相等开源DreamRelation:让想象力从此无边界项目链接：https://dreamrelation.github.io/ 文章链接：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2025/papers/Wei_DreamRelation_Relation-Centric_Video_Customization_ICCV_2025_paper.pdf 开源链接：https://github.com/ali-vilab/DreamRelation

程序员老奥

【有手就行】LoRA：用你自己的数据来微调大模型，让大模型真正懂你上上周的周末无事在家，然后写了一篇《【有手就行】自己花20分钟从0开始训练一个“大模型”》，结果发现这两个星期涨了几十个关注，比我前面写了几个月文章得到的关注还多，看来这种浅显易懂的、入门级的技术文章相对来说会有更多人爱看一些。既然如此，我再把早先在做OddAgent时候，微调语音助手功能的流程也简单理一下，然后放出来给大家做一个参考吧。

小鱼儿电子

56-基于LoRa的水质监测系统设计与实现水是生命之源，是维系生态系统平衡、保障社会经济可持续发展的基础性战略资源。随着全球工业化进程的加速、城市化率的提升以及农业生产规模的扩大，工业废水、生活污水的违规排放以及农业面源污染等问题日益突出，导致水体富营养化、重金属超标、有机物污染等水质恶化现象频发。据《2024年中国生态环境状况公报》显示，我国部分流域的劣Ⅴ类水体占比虽较往年有所下降，但在一些经济发达地区的支流及农村水环境中，水质污染问题仍未得到根本性解决，直接威胁到饮用水安全、食品安全以及公众健康。水质监测作为水污染防治的“眼睛”，是掌握水体污

轻量模型微调：LoRA、QLoRA实战对比与工程实践指南目录摘要一、技术原理与架构设计1.1 微调技术演进背景1.2 LoRA技术原理深度解析1.3 QLoRA技术突破与量化策略

lora实现一主多从通信前言：如何实现一个主lora与多个从lora之间高效的数据传输。我这里的主lora主要负责集中采集多个从lora的数据。典型的应用就是主lora采集附近多个lora传感器的数据。本文中用到的lora为sx1268，最多按照5个从设备进行设计。

Ubuntu环境中LLaMA Factory 的部署与配置—构建大语言模型微调平台什么是LLaMA-Factory？ LLaMA-Factory，全称Large Language Model Factory，即大型语言模型工厂。它支持多种预训练模型和微调算法，提供了一套完整的工具和接口，使得用户能够轻松地对预训练的模型进行定制化的训练和调整，以适应特定的应用场景，如智能客服、语音识别、机器翻译等。

探索LoSA：动态低秩稀疏自适应——大模型高效微调的新突破本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

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告别布线噩梦：8公里LoRa边缘网关如何重构工业物联边界在很多工业场景中，设备本身的价格可能并不高，但部署成本却惊人。想象一下：要给一公里外的设备接上线，光是挖沟、铺管、穿线的人工和材料费就可能高达数万元，更别说后续的维护了。

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南京大学LLM开发基础（四）MoE, LoRA, 数的精度 + MLP层实验https://njudeepengine.github.io/llm-course-lecture/2025/lecture8.html#1

DIY机器人工房

要解决 ESP32 与 STM32 之间 LoRa 通信无应答的问题，可从以下硬件、软件、参数匹配三个维度逐一排查：吐槽：我两个问题：TX与RX接反；GND没有共地TX/RX 交叉与共地电源与天线串口参数完全对齐LoRa 工作模式与参数匹配

大模型面经（一） Prompt + RAG + 微调目录大模型微调问题一：领域微调中，如何平衡 “领域知识习得” 和 “通用能力保留”？问题二：SFT 后模型出现 “指令遵循能力下降”

星野云联AIoT技术洞察

OpenMQTTGateway 技术全解：统一多协议到 MQTT 的开源网关在智能家居与物联网的世界中，不同设备往往“说着不同的语言”。要把这些异构设备整合到一个统一的 IoT 平台（如 Home Assistant、OpenHAB、Node-RED），往往需要多个专用网关或厂商自有中枢。这带来成本高、复杂度高、互操作性差的问题。

阿杜杜不是阿木木

开始 ComfyUI 的 AI 绘图之旅-Flux.1 ControlNet （十）本文将使用 Flux.1 ControlNet 来完成 ControlNet 的工作流示例。FLUX.1 Canny 和 Depth 是由 Black Forest Labs 推出的 FLUX.1 Tools 套件中的两个强大模型。这套工具旨在为 FLUX.1 添加控制和引导能力，使用户能够修改和重新创建真实或生成的图像。

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爱分享的飘哥

第五十五章：AI模型的“专属定制”：LoRA微调原理与高效合并技巧在之前我们了解到“微调（Fine-tuning）”是让大模型从“通才”变为“专才”的关键。但对一个拥有数十亿参数的LLM（如LLaMA-7B）进行全参数微调（Full Fine-tuning），意味着：

Qwen-3 微调实战：用 Python 和 Unsloth 打造专属 AI 模型虽然大家都忙着在 DeepSeek 上构建应用，但那些聪明的开发者们却悄悄发现了 Qwen-3 的微调功能，这可是一个隐藏的宝藏，能把通用型 AI 变成你的专属数字专家。

论文阅读笔记——In-Context EditICEdit 论文阅读笔记指令图像编辑现有方法的局限：将编辑指令嵌入专为语境化编辑设计的生成提示中，构建如下提示模板：“a side-by-side image of the same {subject}: the left depicts the original {description}, while the right mirrors the left but applies {edit instruction}.” 分析 IC 提示下编辑指令对应的注意力图，发现待修改区域呈现更显著的激活值。借

橙子小哥的代码世界

PET,Prompt Tuning,P Tuning,Lora,Qlora 大模型微调的简介到2025年，虽然PET（Pattern-Exploiting Training）和Prompt Tuning在学术界仍有探讨，但在工业和生产环境中它们已基本被LoRA/QLoRA等参数高效微调（PEFT）方法取代。LoRA因其实现简单、推理零开销，并能在大规模模型上以极少量参数达到与全量微调相当的效果，已成为最受欢迎的PEFT技术。QLoRA在此基础上再结合4-bit量化，使得即便是65B级模型也能在单块48 GB GPU上完成微调，内存占用降低近3倍，性能几乎无损。