假设一个简单的部分评估场景:#include/*maybeknownatruntime*/intsomeConstant();/*canbepartiallyevaluated*/doublefoo(std::vectorargs){returnargs[someConstant()]*someConstant();}假设someConstant()是已知的并且在运行时不会改变(例如，由用户提供一次)并且可以被相应的int文字替换。如果foo是热路径的一部分，我预计会有显着的性能改进:/*partiallyevaluated,someConstant()==2*/doublefoo(s
写在前面检索增强能够有效缓解大模型存在幻觉和知识时效性不足的问题，RAG通常包括文本切分、向量化入库、检索召回和答案生成等基本步骤。近期组里正在探索如何对RAG完整链路进行评估，辅助阶段性优化工作。上周先对评估综述进行了初步的扫描，本篇分享其中一份评估benchmark，RGB。论文：https://arxiv.org/abs/2309.01431代码和数据：https://github.com/chen700564/RGBRAG评估benchmark-RGB写在前面1.核心思想2.评估维度和方式3.评估数据构建4.评估指标5.实验和结论设置5.1噪声鲁棒性5.2拒绝能力5.3信息整合能力5.
AutoAgents:AFrameworkforAutomaticAgentGeneration基本信息作者单位：北京大学香港科技大学北京人工智能研究院滑铁卢大学期刊：arXiv一句话介绍：自适应地生成和协调多个专业代理，根据不同的任务构建AI团队论文：https://arxiv.org/abs/2309.17288代码：https://github.com/Link-AGI/AutoAgents研究动机大多数现有的基于llm的多代理方法依赖于预定义的代理来处理简单的任务，这限制了多代理协作对不同场景的适应性。此外，手动创建大量的专家往往会消耗大量的资源。LLM在处理各种需要密集知识和推理的任
关于使用CubeMX时出现“butMDK-ARMV5projectgenerationhaveaproblem”的问题问题：近日在使用CubeMX生成keil的工程文件的时候出现一个这样的弹窗：打开工程文件后发现相关启动文件缺失。导致无法编译通过。虽然将相关文件重新添加进工程也能解决问题，但这不是问题的根本。通过观察对比以前成功正确建立的工程文件发现，导致此次问题的原因是保存工程文件时路径使用了中文！！！解决：解决办法也很简单，保证生成文件时全是英文路径就可以了。这时候就不会再有弹窗提醒haveaproblem，而是成功生成。现在再来观察工程文件夹，打开工程文件。发现比起中文路径下生成的工程文
简介 很多工作在扩散先验中注入跨视图一致性，但仍然缺乏细粒度的视图一致性。论文提出的文本到3d的方法有效地减轻了漂浮物(由于密度过大)和完全空白空间(由于密度不足)的产生。实现过程 简单而言，论文工作是Dreamfusion+Zero123。 使用两种不同的分数蒸馏进行监督:文本条件下的多视图扩散模型（维护文本的多视图一致性）和图像条件下的新视图扩散模型（维护视图之间的一致性）。 对于3D表示，实现了threeststudio的隐式体积方法，该方法由多分辨率哈希网格和用于预测体素密度和RGB值的MLP网络组成文本条件下的多视图扩散模型 对一组相机姿势c进行采样，并渲染这些视图x=g(φ，c)，
论文题目：DemoSG:Demonstration-enhancedSchema-guidedGenerationforLow-resourceEventExtraction论文来源：EMNLP2023论文链接：2023.findings-emnlp.121.pdf(aclanthology.org)代码链接：https://github.com/GangZhao98/DemoSG0摘要当前大多数事件抽取（EE）方法都专注于高资源场景，这需要大量的带注释数据，难以应用于低资源领域。为了更有效地应对有限资源下的EE问题，我们提出了增强演示引导生成（DemoSG）模型，它从两个方面为低资源EE提供
本地部署text-generation-webui0.背景1.text-generation-webui介绍2.克隆代码3.创建虚拟环境4.安装pytorch5.安装CUDA运行时库6.安装依赖库7.启动WebUI8.访问WebUI9.OpenAI兼容API0.背景一直喜欢用FastChat本地部署大语言模型，今天试一试text-generation-webui这个项目。1.text-generation-webui介绍text-generation-webui适用于大型语言模型的GradioWebUI。支持transformers、GPTQ、AWQ、EXL2、llama.cpp(GGUF)、
论文来源 代码地址 相关视频（YouTube） 相关概念：1.Whatisnaturallanguageunderstanding(NLU)?Naturallanguageunderstanding(NLU)isabranchofartificialintelligence(AI)thatusescomputersoftwaretounderstandinputintheformofsentencesusingtextorspeech.NLUenableshuman-computerinteractionbyanalyzinglanguageversusjustwords.NLUenables
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。TAG的核心思想是在提及之间构建一个潜在的图，其中不同类型的边反映了不同的任务信息，然后利用关系图卷积网络（RGCN）对图进行信息传播。此外，为了减少错误传播的影响，本文在解码阶段采用了层次聚类算法，将任务信息从提及层反向传递到实体层。在DocRED数据集上的实验结果表明，TAG显著优于以前的方法，达
我正在修改thistutorial中的代码我收到了这个错误:ErrorpreparingCoreMLmodel"Resnet50.mlmodel"forcodegeneration:Target'spredominantlanguage"SwiftInterface"isnotsupportedforCoreMLcodegeneration.PleasesetCOREML_CODEGEN_LANGUAGEtopreferredlanguage之前用“Places205-GoogLeNet”模型编译的项目。有没有人遇到同样的情况？ 最佳答案
