任何人都有一个卡通梦，今天教大家一个如何定制自己的卡通形象，也可以给自己的孩子定制她的卡通形象。Midjourney最新V5版的卡通模型中最流行的就是皮克斯和迪士尼了，今天主要介绍皮克斯风格。我们先简单让ai画一张皮克斯的卡通形象，描述词非常简单，我们就写：“一个年轻人，皮克斯风格，卡通风格，动画风格”我们可以上传一张自己的照片做为参考图，让ai参考我们的照片来绘制皮克斯的风格，描述词不变还是：“一个年轻人，皮克斯风格，卡通风格，动画风格”下面我们做个卡通女孩的效果看看，我写了个描述词：“一个卡通女孩和一只皮卡丘，皮克斯风格，8K，互补色，柔和的照明，柔和的颜色，电影纹理，清晰的焦点”同样的，
一夜之间，AI智能体突然霸屏全网。业界大佬纷纷将关注重点从LLM转向了AI智能体，OpenAI的首席科学家Karpathy认为AI智能体是未来。就连英伟达老黄表示，下一波人工智能浪潮是具身人工智能，简之「AI智能体」。这不，近来斯坦福的最新研究，直接让AI智能体和一只小鼠来一场面对面的竞争，以确定谁能获胜。最新研究结果已发表在arXiv上，并被ICML2023接收。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.15934.pdf智能体大战小鼠斯坦福研究人员IsaacKauvar设计了一个简单任务，「探索和适应周围环境」。Kauvar将一只小鼠放在狭小的空盒子里，类似地，将AI
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
简介西风吹老洞庭波，一夜湘君白发多。醉后不知天在水，满船清梦压星河。小伙伴好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖核弹的小女孩。更多、更新文章欢迎关注微信公众号：小窗幽记机器学习。后续会持续输出模型推理加速、工程部署、LLM、AI艺术等系列，敬请期待。有很多小伙伴看我到之前分享的AI艺术系列：05:生成线稿画04:文心一言vsChatGPT03:生成可控图鉴赏02：亚洲美女图鉴赏析01:生成宫崎骏风格图片00:梵高风格作品欣赏都以为卖核弹的小女孩已经弃坑NLP转战CV，其实并没有。俗话说“小孩子才做选择题”，所以今天我选择NLP。今天这篇小作文主要介绍一下斯坦福Alpaca模型及其复现
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。不靠多模态数据，大语言模型也能看得懂图？！话不多说，直接看效果。就拿曾测试过BLIP-2的长城照片来说，它不仅可以识别出是长城，还能讲两句历史：再来一个奇形怪状的房子，它也能准确识别出不正常，并且知道该如何进出：故意把“Red”弄成紫色，“Green”涂成红色也干扰不了它：这就是最近研究人员提出的一种新模块化框架——LENS🔍（Language-EnhancedNeuralSystem）的识别效果。重要的是，不需要额外在多模态数据集上进行预训练，只用现成的大语言模型就能完成目标识别和视觉推理任务。既省钱又省力！研究人员
一夜之间，全新开源模型「OpenLLM」击败ChatGPT的消息，在网上引起轩然大波。根据官方的介绍，OpenLLM：-在斯坦福AlpacaEval上，以80.9%的胜率位列开源模型第一-在VicunaGPT-4评测中，性能则达到了ChatGPT的105.7%图片最重要的是，如此卓越的性能，只需要6K的GPT-4对话数据进行微调训练。图片项目地址：https://github.com/imoneoi/openchat不过ChatbotArena的「榜单主」提醒称，由于旧的Vicuñaeval基准存在一些bias，因此提倡大家迁移到新提出的MT-bench上——从而更好地测评LLM更多方面的能力
知识人网成功案例中不乏临床医学博士申请到国外带薪博士后的职位，但我们还是要强调：申请者至少要有1篇一作的SCI文章、掌握最基本的实验技术，还应具备一定的英语听说能力，以增加获得国外带薪博士后职位的几率。B博士背景：申请类型：带薪博士后工作背景：应届教育背景：博士研究方向：肿瘤学学术背景：SCI论文1篇申请难点：带薪职位申请过程：我国的医学博士研究生学位体系分为研究型的科学学位（PHD）和临床技能型的专业学位（MD）。PHD偏向科研，而MD更偏向于实际应用。PHD偏向于不脱离临床工作的科研，而上临床的时间相对较少，但毕业论文的要求就相对较高。而医学专业学位更侧重于临床技能培养，对临床科研的培养要
个人电脑即可，不需要GPU，但内存最好大于8G。我是在VM虚拟机中安装成功，且流程运行。1. 首先使用如下命令下载alpaca.cpp项目gitclonehttps://github.com/antimatter15/alpaca.cpp2.进入项目后，下载模型cdalpaca.cpp 下载模型到目录中，下载地址3.然后编译makechat4.开始运行./chat如果运行时报错，有可能是内存或CPU性能不足。英语场景很流畅，对中文的支持一般，不过这个不重要了。单机版AI安装成功
继AI写作之后，AI绘画技术在今年彻底火了。去年年底，CLIP模型和Diffusion模型的完美结合，很好地跨过了AI绘画的技术门槛，让AI绘画效果实现质的飞跃，直接达到可商业落地的效果，这一重大技术突破也让AI绘图火出了圈。国外，谷歌、微软、Meta等科技公司纷纷下场，DiscoDiffusion、DALL-E2、StableDiffusion、Midjourney等AI绘画平台已经陆续打开AI绘画市场。国内，越来越多的相关产品也如雨后春笋般不断冒出。10月底，一家叫爱作画的国内AIGC开放平台测试版悄悄上线，靠着对“专业性”的坚持和“更丰富的AI玩法”在一众强劲的对手中杀出重围。更专业的A
以GPT为代表的大型语言模型已经并还将继续取得非凡成就，但它们也存在着众所周知的问题，比如由于训练集不平衡导致的偏见问题。针对这一问题，斯坦福大学几位研究者提出了一种新型神经架构Backpack，宣称能够调控意义向量来干预语言模型的行为，引导语言模型输出想要的结果。该项目的代码和模型都已发布。论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.16765项目地址：https://backpackmodels.science论文一作、斯坦福大学CS博士生JohnHewitt表示，Backpacks是Transformers的替代，它可以在表现力（expressivity）上进行扩展，
