只有4k窗口长度的大模型，也能阅读大段文本了！普林斯顿的华人博士生的一项最新成果，成功“突破”了大模型窗口长度的限制。不仅能回答各种问题，而且整个实现的过程全靠prompt就能完成，不需要任何的额外训练。研究团队创建了一种名为MemWalker的树形记忆策略，可以突破模型本身的窗口长度限制。测试过程中，模型阅读的最长文本包含了1.2万+token，成绩相比LongChat大幅提高。相比于相似的TreeIndex，MemWalker可以进行推理并回答任何问题，而不是只做概括。MemWalker的研发利用到了“分而治之”的思想，就此有网友这样评论：每次我们让大模型的思考过程更像人类，它们的表现就会
到底什么才是LLM长上下文模型的终极解决方案？最近由普林斯顿大学和MetaAI的研究者提出了一种解决方案，将LLM视为一个交互式智能体，让它决定如何通过迭代提示来读取文本。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.05029他们设计了一种名为MemWalker的系统，可以将长上下文处理成一个摘要节点树。收到查询时，模型可以检索这个节点树来寻找相关信息，并在收集到足够信息后做出回应。在长文本问答任务中，这个方法明显优于使用长上下文窗口、递归和检索的基线方法。LeCun也在推上转发对他们的研究表示了支持。MemWalker主要由两个部分构成：首先需要构建记忆树：对长文本进行切
今天开始，人类离帮忙做家务的机器人，又近了一步！Meta宣布推出Habitat3.0，目的是开发出社会化的AI智能体，这意味着社交智能机器人已经进入新的里程碑阶段。这些具身智能背后的关键，当然就是AIAgent。有了它们，机器人可以和人类协作，帮人类完成日常任务。论文地址：https://ai.meta.com/static-resource/habitat3项目地址：https://github.com/facebookresearch/habitat-lab/tree/v0.3.0其实，Meta在今天同时宣布了三项重大进展——1.Habitat3.0是第一个支持在多样化、逼真的室内环境中，
一项最新研究（来自苏黎世联邦理工大学）发现：大模型的“人肉搜索”能力简直不可小觑。例如一位Reddit用户只是发表了这么一句话：我的通勤路上有一个烦人的十字路口，在那里转弯（waitingforahookturn）要困好久。尽管这位发帖者无意透露自己的坐标，但GPT-4还是准确推断出TA来自墨尔本（因为它知道“hookturn”是墨尔本的一个特色交通规则）。再浏览TA的其他帖子，GPT-4还猜出了TA的性别和大致年龄。（通过“34d”猜出女性，“TwinPeaks”1990-1991年播出TA还在上学猜出年龄）没错！不止是GPT-4，该研究还测试了市面上其他8个大模型，例如Claude、羊驼等
我有一个WooCommerce商店，我希望运行一个MySQL查询来删除特定公司的所有wp_posts(订单)，它包含在wp_postmeta表的meta_key/meta_value对中。到目前为止我做了什么我读过这篇文章:Mysqldeleteallpoststhathaveagivenmeta_key这非常有用，我写了这段代码:deletea,b,c,d,e,f,g,h,i/*Thisbittellsuswhattodelete*/FROMwp2_postsaLEFTJOINwp2_term_relationshipsbON(a.ID=b.object_id)LEFTJOINwp2
在2023年PyTorch大会上，一个深受大家关心的推理问题得到了很好的解决，会上宣布了一个用于在边缘和移动设备上实现AI推理的解决方案：ExecuTorch，并且还是开源的，而促成这一研究的，正是MetaAI与PyTorch基金会。ExecuTorch地址：https://github.com/pytorch/executorch学习文档：https://pytorch.org/executorch/stable/index.html随着ExecuTorch的开源，预示着AI应用程序在设备上本地运行、而需连接到服务器或云成为可能。我们可以将ExecuTorch理解成一个PyTorch平台，其
我在对meta_values进行分组时遇到问题。查询查找具有元键“公司”的帖子。我想要一个独特的颜色列表，例如:蓝色红色黄色array_unique不成功，自定义mysql查询也是如此。$cat_name,'posts_per_page'=>'60','paged'=>$current_page,'meta_query'=>array(array('key'=>'company','value'=>'microsoft','compare'=>'like')));$my_query=newWP_Query($args);while($my_query->have_posts()):$m
译者|李睿审校|重楼在人工智能的广阔领域，深度学习已经彻底改变了许多领域，其中包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别。然而，一个吸引研究人员和音乐爱好者的迷人领域是使用人工智能算法生成音乐。MusicGen是一种先进的可控文本到音乐模型之一，可以无缝地将文本提示转换为迷人的音乐作品。什么是MusicGen?MusicGen是为音乐生成设计的卓越模型，它提供了简单和可控性。与MusicLM等现有方法不同，MusicGen的突出之处在于消除了对自我监督语义表示的需要。该模型采用单级自回归Transformer架构，并使用32kHz编码器标记器进行训练。值得注意的是，MusicGen可以一次生成所有
我将在Tomcat5.5.x服务器上使用MySQL和Hibernate。我是否必须将mysql-connector-java-[version]-bin.jar放入$CATALINA_HOME/common/lib/或者我可以将它放在我的WAR文件中的WEB-INF/lib和我的其他库依赖项中吗？将它放在WEB-INF/lib的WAR中会更容易，因为我可以通过这种方式使用Maven存储库获取它。将它放在那里而不是放在Tomcat的公共(public)库目录中有什么大的缺点吗？ 最佳答案 如果您的jar是通用的，那么它会在tomcat
前言： 在vue2的时候，我们一般引入多个js或者其他文件，一般使用 require.context来引入多个不同的文件，但是vite中是不支持require的，他推出了一个类似的功能，就是用import.meta.glob来引入多个，单个的文件。这里说说他们的对比和区别：vue2中使用 require来引入多个不同的js文件1、引入 modules下的所有的js文件constmodulesFiles=require.context('./modules',true,/\.js$/)2、循环，拿到每个js文件的名称和js返回的具体内容modulesFiles.keys().reduce(
