随着LLaMA、Mistral等大语言模型的成功，各家大厂和初创公司都纷纷创建自己的大语言模型。但从头训练新的大语言模型所需要的成本十分高昂，且新旧模型之间可能存在能力的冗余。近日，中山大学和腾讯AILab的研究人员提出了FuseLLM，用于「融合多个异构大模型」。不同于以往的模型集成和权重合并，前者需要在推理时同时部署多个大语言模型，后者需要合并模型具备相同的结果，FuseLLM能够从多个异构大语言模型中外化知识，将各自的知识和能力通过轻量的持续训练转移到一个融合大语言模型中。该论文刚刚在arXiv上发布就引起了网友的大量关注和转发。有人认为，「当想要在另一种语言上训练模型时，使用这种方法是
文生视频可以精细到什么程度？最近，阿里巴巴的一项研究给出了答案：1280×720分辨率没有压力，而且生成效果非常连贯。文本提示：Akitteninflowers,Chinesepainting.（一只小猫在花丛中，中国画。）文本提示：Ayellowrobot.（一个黄色的机器人）文本提示：Aphotoofanancientshipwrecknestledontheoceanfloor.Marineplantshaveclaimedthewoodenstructure...（海底一艘古老沉船的照片。海洋植物侵蚀了木结构……）这些demo来自阿里联合浙江大学、华中科技大学提出的文生视频模型I2VG
优化对于所有领域都至关重要。 有些优化是从初始化开始的，然后迭代的更新解以优化目标函数。这种优化算法通常需要针对单个任务进行定制，以应对决策空间带来的特定挑战，特别是对于无导数的优化。接下来我们要介绍的这项研究，研究者另辟蹊径，他们利用大型语言模型(LLM)充当优化器，在各种任务上的性能比人类设计的提示还好。这项研究来自GoogleDeepMind，他们提出了一种简单而有效的优化方法OPRO（OptimizationbyPROmpting），其中优化任务可以用自然语言来描述，例如LLM的提示语可以是「深呼吸，一步一步地解决这个问题」，也可以是「让我们结合我们的数字命令和清晰的思维来快速准确地破
本文系属原创，著作权归本人所有，任何形式的转载都请联系本人，抄袭者必究！ 【实操技巧：如何提升用人部门负责人的面试能力？ 我们公司是一家规模比较大的销售型公司，目前有销售部门25个，销售流动性大，所以每个销售部门的负责人平均每天都需要面试2-3个人，因为他们的欠缺面试技巧，面试通过的合格人员不到半数。他们都是以感觉来选人，碰到一些能言善辩的面试者，他们会觉得这样的人沟通能力强，适合做销售，可入职后才发现不合适。我们内部也做过一些培训，但情况也没改善，只有个别人的面试能力提升了一些。 请问各位HR，你们都是怎样做的呀，有没有什么好的方法能有效提升用人部门面试官的面试能力呢
程序猿在世人眼里已经成为高薪、为人忠诚的代名词。然而，小编要说的是，不是所有的程序员工资都是一样的。世人所不知的是同为程序猿，薪资的差别还是很大的。众所周知，目前互联网行业是众多行业中薪资待遇最好的，包括程序员、运营、新媒体和这个行业周边的商务、销售等人员的工资，都是其他行业所不能比拟的。程序员问科比：你为什么这么成功?科比：你知道洛杉矶凌晨4点的样子吗?程序员：不知道，不过我知道凌晨4点的北京，一般那时候我还没睡，怎么了?科比：没，没什么......上面的段子说明了程序员加班的程度，有的人看到这一点就明了了。但这不是唯一的原因。说回我朋友，他做Java开发也三年多的时间了，在老东家勤勤恳恳工
eval，一个我曾经避之不及的函数，最近我对它产生了一点新的感触：eval有时候也可以用，有奇效。一般在使用js进行开发时，是不建议使用eval这类函数的。在JavaScript中，eval可以计算传入的字符串，将其当作js代码来执行。因为它可执行js代码的特性，有可能被第三方利用，传入恶意js代码执行，因此这个函数存在安全风险。再加上eval执行的速度低于普通的js程序，因此在日常开发中，它的使用准则是“能不用就不用”、“代码中使用eval是很丑陋的一件事”。但是这次在做拉线功能时，我“不得不”使用了它。拉线由于数据量小，可以通过矢量渲染的方式渲染到地图上，但是通过geoserver获取的坐
eval，一个我曾经避之不及的函数，最近我对它产生了一点新的感触：eval有时候也可以用，有奇效。一般在使用js进行开发时，是不建议使用eval这类函数的。在JavaScript中，eval可以计算传入的字符串，将其当作js代码来执行。因为它可执行js代码的特性，有可能被第三方利用，传入恶意js代码执行，因此这个函数存在安全风险。再加上eval执行的速度低于普通的js程序，因此在日常开发中，它的使用准则是“能不用就不用”、“代码中使用eval是很丑陋的一件事”。但是这次在做拉线功能时，我“不得不”使用了它。拉线由于数据量小，可以通过矢量渲染的方式渲染到地图上，但是通过geoserver获取的坐
eval，一个我曾经避之不及的函数，最近我对它产生了一点新的感触：eval有时候也可以用，有奇效。一般在使用js进行开发时，是不建议使用eval这类函数的。在JavaScript中，eval可以计算传入的字符串，将其当作js代码来执行。因为它可执行js代码的特性，有可能被第三方利用，传入恶意js代码执行，因此这个函数存在安全风险。再加上eval执行的速度低于普通的js程序，因此在日常开发中，它的使用准则是“能不用就不用”、“代码中使用eval是很丑陋的一件事”。但是这次在做拉线功能时，我“不得不”使用了它。拉线由于数据量小，可以通过矢量渲染的方式渲染到地图上，但是通过geoserver获取的坐
eval，一个我曾经避之不及的函数，最近我对它产生了一点新的感触：eval有时候也可以用，有奇效。一般在使用js进行开发时，是不建议使用eval这类函数的。在JavaScript中，eval可以计算传入的字符串，将其当作js代码来执行。因为它可执行js代码的特性，有可能被第三方利用，传入恶意js代码执行，因此这个函数存在安全风险。再加上eval执行的速度低于普通的js程序，因此在日常开发中，它的使用准则是“能不用就不用”、“代码中使用eval是很丑陋的一件事”。但是这次在做拉线功能时，我“不得不”使用了它。拉线由于数据量小，可以通过矢量渲染的方式渲染到地图上，但是通过geoserver获取的坐
