LLMs之Gemma：Gemma(Google开发的新一代领先的开源模型)的简介、安装、使用方法之详细攻略导读：此文章介绍了Google推出的新一代开源模型Gemma，旨在帮助研发人员负责任地开发AI。背景：>>Google长期致力于为开发者和研究人员提供各种开放模型，如Transformers、TensorFlow、BERT、T5等，以推动AI的负责任开发。核心要点：>>Gemma是基于同样技术与架构研发的Gemini模型开发出来的轻量级开放模型家族，它是一系列体积较小但性能领先的开源模型。>>Gemma有2B和7B两种规模，均搭载了预训练和指令调优版本，可以直接在笔记本电脑上运行。与其它同

商业人工智能和大型语言模型(LLM)有一个很大的缺点：隐私。在处理敏感数据或专有数据时，我们无法从这些工具中获益。因此，我们需要了解如何在本地运行私人LLM。开源模型提供了一种解决方案，但它们也有自己的挑战和优势。 设定期望值开源软件种类繁多，有数以千计的模型可供选择，从Meta等大型组织提供的模型到个人爱好者开发的模型，各有不同。然而，运行这些模型也面临着一系列挑战： 它们可能需要强大的硬件，须拥有足够的内存和一个GPU尽管开源模型在不断改进，但它们的功能通常仍无法与ChatGPT等更完善的产品相提并论，因为ChatGPT得益于庞大的工程师团队的支持。并非所有模型都能用于商业用途。 不过，正

WordPress:PageSpeedInsights中的“使用高效缓存策略提供静态Assets”我在我的wordpress网站上得到了Servestaticassetswithanefficientcachepolicy的诊断结果。我认为这是一个浏览器缓存问题，并添加了以下.htaccess代码。但是问题并没有解决。我觉得有什么地方不对。我应该修复什么？#.htacessAddTypeapplication/vnd.ms-fontobject.eotAddTypeapplication/x-font-ttf.ttfAddTypeapplication/x-font-opentype.

前言这是一篇发表在CVPR2023上的文章，ARotation-Translation-DecoupledSolutionforRobustandEfficientVisual-InertialInitialization，深蓝学院还有作者对这项工作的介绍：VIO初始化探究：旋转平移解耦的高效鲁棒初始化-深蓝学院-专注人工智能与自动驾驶的学习平台https://www.shenlanxueyuan.com/open/course/185/lesson/169/liveToVideoPreview这篇文章的主要工作，是提出了一种新的视觉-惯性里程计(VIO)初始化方法，该方法将旋转和平移估计解耦

使用Armadillo矩阵库，我知道访问二维矩阵中的列的有效方法是通过简单地调用.col(i)。我想知道是否有一种有效的方法可以提取存储在“多维数据集”中的列，而无需首先调用slice命令？我需要最有效的方法来访问存储在例如(使用matlab符号)A(:,i,j)中的数据。我将在一个非常大的数据集上执行数百万次，因此速度和效率是重中之重。 最佳答案 我觉得你想要B=A.subcube(span:all,span(i),span(j));或等效B=A.subcube(span(),span(i),span(j));其中B将是与A相同类

AI之MLM：《MM-LLMs:RecentAdvancesinMultiModalLargeLanguageModels多模态大语言模型的最新进展》翻译与解读目录《MM-LLMs:RecentAdvancesinMultiModalLargeLanguageModels》翻译与解读Abstract摘要Figure1:ThetimelineofMM-LLMs1、Lntroduction引言痛点：传统的MM模型，从头开始训练时会产生大量的计算成本合理方法：采用基于现成的预训练的单模态基础模型的MM-LLMs=利用LLM作为认知动力+其它模态的基础模型提供的高质量的表示+多模态连接+协同推理实战流

LLMs之Cheshire-Cat：Cheshire-Cat(Stregatto)的简介(构建自定义人工智能的框架)、安装、使用方法之详细攻略目录Cheshire-Cat(Stregatto)的简介1、文档和资源2、为什么使用CatCheshire-Cat(Stregatto)的安装和使用方法1、安装2、最小插件示例Cheshire-Cat(Stregatto)的案例应用Cheshire-Cat(Stregatto)的简介CheshireCat是一个用于构建自定义人工智能的框架，可在任何语言模型之上运行，生产就绪的人工智能助手框架。如果您曾使用过类似WordPress或Django的系统构建W

原作： 邓肯·安德森引言：以下文章的主题我已经思考了很久，我希望能我的话能引起你的思考，并于一些更悲观的AI评论相均衡。推理和可解释性是充满细微差别的主题——我希望这篇文章能体现这一点。去年GPT-4发布时，我注意到出现了一个特殊的议论：“可解释的人工智能”。GPT-4是第一个在推理领域显示出真正进步的人工智能模型。对于我们中的一些人来说，这是令人兴奋的，但它也威胁到了一些依靠更传统的决策技术谋生的人。可解释性一直被认为是采用GPT-4等模型的障碍。在某些领域，例如医疗保健或金融服务，解释为什么做出特定决定尤其重要。因此，我们需要理解为什么人工智能会做出这些决定，因此需要可解释的人工智能。在回

目录概述细节背景常用数据集及其评价指标基于RGB图像的算法基于点云的算法基于RGB图像与点云模态融合的算法概述这是一篇21年的综述，介绍了3D目标检测背景、传感器以及基于传感器的算法分类及其特点。细节背景3D目标检测的地位：是无人驾驶中感知模块的核心基础3D目标检测的主要问题：目标检测的核心是定位+分类，分类的问题其实不大，限制算法性能的最主要因素还是定位误差。3D目标检测中的传感器：3D目标检测中使用的传感器主要可以分为两类，一类是无源传感器（passivesensors）另一类是有源传感器（activesensors）。这两类中用的最多的就是单目相机和激光雷达了。单目相机：优点：便宜且适用

LLMs之Vanna：Vanna(利用自然语言查询数据库的SQL工具+底层基于RAG)的简介、安装、使用方法之详细攻略目录Vanna的简介1、用户界面2、RAGvs.Fine-Tuning3、为什么选择Vanna？4、扩展VannaVanna的安装和使用方法1、安装2、训练(1)、使用DDL语句训练(2)、使用文档训练(3)、使用SQL训练3、提问问题Vanna的应用案例1、基础用法Vanna的简介Vanna是一个基于MIT许可的开源PythonRAG（检索增强生成）框架，用于SQL生成和相关功能。Vanna的工作原理分为两个简单步骤：在您的数据上训练一个RAG“模型”，然后提问问题，这将返回