近期，众多多模态大语言模型（MLLM）相继问世。然而，这些模型对于视觉图表中所包含的信息的感知能力以及推理能力尚未得到充分的挖掘与探索。本研究中，为了对现有的MLLM在图表领域的性能进行全方位、严格的评估，我们构建了ChartX评测基准，该基准由涵盖了18种图表类型、7个图表任务、22个学科主题的高质量图表数据构成，以及针对不同的图表任务采用了定制化的评估方式，例如用SCRM评价方式来更全面地评价视觉图表结构化信息提取任务。此外，我们还开发了ChartVLM，一个全新的图表理解基座模型，用于处理强烈依赖于图像感知、数值可解释的多模态任务，如图表和几何图像等推理任务。我们在所提出的ChartX评
APP里面的几个注意项在百度地图开放平台申请密匙，在manifest.jsonApp模块配置的地图模块选择百度地图并填入申请到的appkey。页面使用uniapp的map标签，要在地图上面覆盖图片、内容等，使用cover-image、cover-view，因为map是原生组件，覆盖的内容有时不显示，使用v-if控制（这里不能使用v-show），在onload里面设置延迟几百毫秒显示；百度地图在自定义基座和打包才能正常显示，标准基座不会显示；使用uni.getLocation({})获取定位，type传gcj02，在自定义基座中，定位获取到的坐标不用转为百度就是正常，但是打包后需要转为百度mar
作者简介yang，携程资深后端开发工程师，专注推荐系统架构、数据流批一体、系统稳定性、效率提升等领域；kevin，携程高级研发经理，专注以技术驱动解决推荐系统中产品业务上的共性问题，创新生产模式，重构生产力；莫秃，携程高级后端开发工程师，负责酒店机器学习平台的研发工作；一、背景与思考1.1背景携程酒店排序推荐广告工程（以下简称酒店推荐工程）在数据层面引入抽象化的统一数据协议UnifiedPB，解决了过去各场景各自维护，建立各自的数据流，网状开放式数据表，烟囱式迭代的问题，实现了全场景数据的标准化、规范化、统一化。那么，UnifiedPB具体是什么呢？它是基于protobuf构建的统一工程、策略
2024年1月16日，智谱AI举行了一次重要的技术开放日，发布了新一代基座大模型GLM-4和定制化的大模型GLMs。此次发布标志着智谱AI在人工智能领域的新一轮突破，进一步提升了大模型的性能，并降低了使用门槛，使得更多的人能够参与到AI的广泛应用中来。GLM-4：新一代基座大模型GLM-4模型是智谱AI全自研的第四代基座大模型，其性能相较于GLM-3提升了60%，接近于OpenAI的GPT-4模型。不仅在中文能力上超过了所有竞争对手，而且在长文本能力上也表现出色。此外，GLM-4还增强了智能体能力，支持更长的上下文，具备更强的多模态功能，支持更快的推理，更多并发，推理成本大大降低。GLM-4-
文章目录谁会成为第一个MoE大模型基座呢？重磅！MixtralMoE8x7B！！！前言重磅！MixtralMoE8x7B！！！Mixtral是啥模型介绍模型结构长啥样？表现如何？可以白嫖吗？哪里可以获取？谁会成为第一个MoE大模型基座呢？重磅！MixtralMoE8x7B！！！话放这里，我敢说MixtralMoE8x7B！！！将会是MoE技术路线上的基座模型！！！前言由Transformer衍生的大模型，主要有三条技术路线。**1、Encoder-Only：**以google的BERT为代表。**2、Encoder-Decoder：**以Meta的BART、清华大学的GLM、谷歌的T5、为代表
文章目录前言一、本篇文章系统版本，最新sonoma14.0正式版二、安装Xcode1.进入AppStore搜索Xcode安装2.Xcode配置三、HBuilderX配置ios模拟器并运行1.打开uniapp小程序项目，确保DcloudAppID和微信小程序APPID填好，选择运行到ios模拟器App基座2.初次加载可能没有加载到刚才添加的自定义设备，点击刷新即可，选择好设备，使用标准基座运行，最后点运行，保持`Xcode`在后台不要关闭，避免`HbuilderX`没有自动运行模拟器，节省时间3.初次运行等待时间会比较长4.进入到App的页面，可以看到所有的`console.log`方法都会打印
最近系统性学习了一遍LIO-SAM，开始的时候一直搞不懂里程计坐标系，经过不断学习才有了一点自己的拙见。引言：首先我们搞清楚SLAM算法主要是解决建图与定位问题，其更侧重定位，即让机器人知道自己在全局地图的哪个位置，只有这样才能继续后续的预测、感知、控制等模块。但是SLAM算法做定位这件事存在的意义就是为了解决当GPS这类非自主定位传感器信号不连续时的定位问题。SLAM算法主要是靠激光雷达/相机、IMU等传感器来做定位，但是不管是精度再高的激光雷达通过点云匹配得出位姿还是IMU预积分给出的位姿都会和map中的绝对位姿产生不断变化的误差，这个不断变化的误差便造就了不断变化的“里程计坐标系”。继续
概述大模型有两个流程：预训练和推理。预训练是在某种神经网络模型架构上，导入大规模语料数据，通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等，输出权重，学习率，模型参数等超参数信息。推理是在预训练的成果上，应用超参数文件，基于预训练结果，根据用户的输入信息，推理预测其行为。GLM模型原理的理解，就是预训练流程的梳理，如下流程所示：input输入层会预处理输入数据，在预训练过程中，该输入数据，其实就是预先准备好的预料数据集，也就是常说的6B，130B大小的数据集。掩码处理GLM统一了自编码模型与自回归模型，主要是在该处理过程实现的。该过程也被成为自回归空格填充。该过程体现了自编码与自回归思想：1、
本文来自DataLearnerAI官方网站：通用基座大模型是否可以超越领域专有大模型？微软最新论文证明这是可以的！微软最新动态Prompt技术——MedPrompt详解|数据学习者官方网站(Datalearner)https://www.datalearner.com/blog/1051701842078748在GPT-4这种超大基座模型发布之后，一个非常活跃的方向是专有模型的发展。即一个普遍的观点认为，基座大模型虽然有很好的通用基础知识，但是对于专有的领域如医学、金融领域等，缺少专门的语料训练，因此可能表现并不那么好。如果我们使用专有数据训练一个领域大模型可能是一种非常好的思路，也是一种非常
某大型央企是首批全国供应链创新与应用示范企业，在“十四五”规划期内以聚焦供应链管理核心主业作为主要战略发展方向。供应链运营管理以大宗商品贸易为主，其交易往往具有交易量巨大、交易环节复杂、风险交易难识别、风险客商难管控等痛点。随着集团数字化转型不断深化，数据应用方面的需求不断扩展。但集团缺乏统一的大数据资产管理平台，导致在数据应用方面，出现数据价值不凸显、数据标准不统一、数据质量不可控、数据共享不畅通等问题。在此背景下，该集团引入袋鼠云数据治理团队，立足于打造全集团统一，能满足覆盖运管、风控、业务全过程数字化经营管理及分析决策的统一数据资产平台。对集团现有存量数据进行数据治理及挖掘，搭建数据管理
