广度发散：让AI给出时代或今日或你关注的热点事件比如采集新闻头条，根据内容或标题，以不同的角度，或各种人群的角色，生成50篇简短的文章。一下就能占传统的搜索引擎。这是AI最擅长的【千人千面，海量生成】。2022年，根据MITTechnologyReview的报道，十大科技大事件如下：密码的终结：新的认证方式，如通过电子邮件发送的链接、推送通知或生物识别扫描，正在取代传统密码，提供更简便、更安全的访问方式【12†来源】。新冠病毒变种追踪：先进的基因组测序和全球监测能力改善了对新冠病毒变种的追踪和识别【13†来源】。长效电网电池：基于铁的电池作为电网储能的更便宜、更实用的选择，支持着日益增长的可再
今天跟大家聊一聊大模型时间序列预测的最新工作，来自阿里巴巴达摩院，提出了一种基于adaptor的通用时间序列分析框架，在长周期预测、短周期预测、zero-shot、few-shot、异常检测、时间序列分类、时间序列填充等7项时间序列任务上都取得了显著的效果。论文标题：OneFitsAll:UniversalTimeSeriesAnalysisbyPretrainedLMandSpeciallyDesignedAdaptors下载地址：https://arxiv.org/pdf/2311.14782v1.pdf1、背景搭建时间序列预测领域的大模型的一个难点在于，比较难获取到像NLP、CV领域中那
1.异常描述androidstudio构建报错提示无法加载dependencies中的插件Aproblemoccurredconfiguringrootproject'android'.>Couldnotresolveallartifactsforconfiguration':classpath'. >Couldnotresolvecommons-io:commons-io:2.6. Requiredby: project: >Couldnotresolvecommons-io:commons-io:2.6. 问题解决：buildscript中的repositories仓库中
我在第一次使用AndroidStudio时，编译项目遇到了此问题Could not resolve all files for configuration ':app:androidApis'.Failed to transform file 'android.jar' to match attributes {artifactType=android-mockable-jar, returnDefaultValues=false} using transform MockableJarTransformCannot create mockable android.jarinvalid en
考虑到Android架构并考虑到Android的操作设计，包括Intent、View、Activity、内容提供者等，有人可以向我解释什么样的“东西”是parcelable或bundle吗？Android网站上的解释对我来说听起来有点太蹩脚了，我的意思是阅读“一个特殊的类型安全容器，称为Bundle，可用于异构值的键/值映射。”我对bundle一无所知，对我来说，它们可以是XML文件、HashMap以及“键/值映射”的所有其他变体。什么是Parcelable或Bundle，它们的用途是什么？谢谢。 最佳答案 Parcelable和B
我想制作所有apk文件以发布到所有商店，所以我必须为每个apk使用productFlavor:build.gradlebuildTypes{release{...}debug{...}}productFlavors{red{...}yellow{...}}输出appname_red_debug.apkappname_red_release.apkappname_yellow_debug.apkappname_yellow_release.apk我知道上面的代码可以改变apk的文件名。但是当我生成签名的apk时，我必须只选择一个productFlavor。这样，结果仅特定于该produc
谷歌的复仇大杀器Gemini，深夜忽然上线！被ChatGPT压着打了整整一年，谷歌选择在12月的这一天，展开最强反击战。多模态Gemini，迄今规模最大、能力最强的谷歌大模型，在文本、视频、语音等多个领域超越了GPT-4，是真正的一雪前耻。人类有五种感官，我们所建造的世界、所消费的媒体，都是以这样的方式所呈现。而Gemini的出现，就是迈向真正通用的AI模型的第一步！Gemini的诞生，代表着AI模型的巨大飞跃，谷歌所有的产品，都将随之改头换面。塞进多模态模型的搜索引擎、广告产品、Chrome浏览器……这，就是谷歌给我们的未来。多模态的史诗级创新以前，多模态大模型就是将纯文本、纯视觉和纯音频模
一、Transformer 大语言模型的SOTA训练技术1、大语言模型的发展背景与挑战首先和大家分享下大语言模型的发展背景。过去的几年内，无论从数据量的维度还是从模型规模的维度，语言模型规模都扩大了非常多的数量级。随着数据量和模型规模的扩大，也面临着一些挑战。其中涉及的挑战主要可以分为两部分。首先是计算方面，这里给了一个来自于Megatron论文的公式去计算一个模型训练时需要的计算FLOPS，我们可以简单推算一下，GPT-3175B模型使用现在比较合理的1.5TTokens数据量训练，大概需要128个DGXA100节点(*仅供技术交流使用），共计1024张A100卡(*仅供技术交流使用），在效
