具身智能已成为近年来研究的热点领域之一。具身智能强调将智能体与实体环境相结合，通过智能体与环境的交互，来感知和理解世界，最终实现在真实环境中的自主决策和运动控制。如何基于文心大模型，低成本入门“具身智能”，并用身边的普通硬件就能快速搭建“能理解、会决策”的实物智能体呢？为此，我们做出了一些初步的尝试，让文心大模型取代状态机设计，成为决策的中枢，上承感知，下启控制，完成较为完整的闭环通路。大模型驱动智能汽车demo未来，欢迎与开发者共同探索更多围绕“具身智能”接地气、低成本和高可用的案例任务，并发起相关竞赛，和大家一起玩转大模型+科创硬件！智能体与环境之间的闭环控制欢迎各位同学扫描海报下方二维码
一串密码smbuser用户和密码登录ssh还是失败提示需要密钥，尝试ftp
LargeLanguageModelsforSoftwareEngineering:ASystematicLiteratureReview写在最前面论文名片课堂讨论RQ1部分：LLMs的选择和优化RQ2部分：LLMs的数据集大小RQ3部分：LLMs在软件开发中的应用关于综述论文的写作1.介绍IntroductionLLM和SE是什么？大型语言模型在软件工程中的兴起文献综述的主要贡献2.方法：怎么挑选论文的2.1研究问题2.2搜索策略：人工搜索+纳入排除+领域知识2.3研究选择2.4滚雪球式搜索2.5数据提取和分析ResearchQuestion3研究问题1：目前用于解决SE任务的LLMs是什么
【AI实战】大模型LLM部署推理框架的vLLM应用vLLM介绍环境配置环境要求安装vllm算力要求算力查询方法算力问题Quickstart离线批量推理APIServer兼容OpenAIServerServing分布式推理和服务使用SkyPilot运行服务模型vLLM支持的模型添加自己的模型参考vLLM介绍vLLMisafastandeasy-to-uselibraryforLLMinferenceandserving.vLLM速度很快:State-of-the-artservingthroughputEfficientmanagementofattentionkeyandvaluememory
在线工具推荐：Three.jsAI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - GLTF/GLB在线编辑 - 3D模型格式在线转换 - 3D数字孪生场景编辑器StableDiffusion2022.1Img5Img于2年发布，是一款革命性的深度学习模型，正在重新定义和推动照片级真实感图像生成领域的创新。该模型提供了广泛的功能，其主要功能是从文本描述、修复和修复任务以及由文本提示引导的图像到图像翻译中生成详细的图像。稳定扩散1.5Img2Img 引擎该模型的功能不仅扩展到简单的图像生成，还扩展到图像放大、增强分辨率、压缩和生成更精细的细节。该过程建立在一个复杂的架构之上，该架构将自动编码器与在自动
尽管大语言模型LLM(LargeLanguageModel)在各种应用中取得了巨大成功，但它也容易受到一些Prompt的诱导，从而越过模型内置的安全防护提供一些危险/违法内容，即Jailbreak。深入理解这类Jailbreak的原理，加强相关研究，可反向促进人们对大模型安全性防护的重视，完善大模型的防御机制。不同于以往采用搜索优化或计算成本较高的推断方法来生成可Jailbreak的Prompt，本文受米尔格拉姆实验（Milgramexperiment）启发，从心理学视角提出了一种轻量级Jailbreak方法：DeepInception，通过深度催眠LLM使其成为越狱者，并令其自行规避内置的安
0.环境租用了1台GPU服务器，系统ubuntu20，TeslaV100-16GB（GPU服务器已经关机结束租赁了）SSH地址：*端口：17520SSH账户：root密码：Jaere7pa内网：3389，外网：17518VNC地址：*端口：17519VNC用户名：root密码：Jaere7pa硬件需求，ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B相当。量化等级 最低GPU显存FP16（无量化） 13GBINT8 10GBINT4 6GB1.基本环境1.1测试gpunvidia-smi(base)root@ubuntuserver:~#nvidia-smiTueSep1202:0
我是WebPack和JavaScript前端的新手，因此大多数情况下我只是使用其他人的样板。以下是我要加载的PNG文件的加载程序，它具有2个WebPack配置，这是WebPack.renderer.config.js：test:/\.(png|jpe?g|gif|svg)(\?.*)?$/,use:{loader:'url-loader',query:{limit:10000,name:'imgs/[name].[ext]'}}},和这个WebPack.main.config.js（仅著名的代码段）：output:{filename:'[name].js',libraryTarget:'com
TensorRT-LLM初体验千呼万唤始出来，备受期待的Tensorrt-LLM终于发布，发布版本0.5.0。github:https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main1.介绍TensorRT-LLM可以视为TensorRT和FastTransformer的结合体，旨为大模型推理加速而生。1.1丰富的优化特性除了FastTransformer对Transformer做的attention优化、softmax优化、算子融合等方式之外，还引入了众多的大模型推理优化特性：Multi-headAttention(MHA)Multi-queryAtte
引子这个周末OpenAI搞了一个大新闻，围绕SamAltman和IlyaSutskever的各种讨论遍地开花，而其中一个关注点就是他们对于AGI降临态度上的偏差。本文不打算讨论公司治理和办公室政治，而是用一些思维实验和大家都公认的现象来分析纯理论而言AGI会如何降临。一个基本的结论就是：如今的GPT模型注定会诞生AGI。更关心论证的朋友可以直接跳过前两个介绍基础知识的段落直接看后续的推理过程。不过限于篇幅，这篇里仅仅提出了问题，具体分析会在后续文章中给出。本文提出了意识和载体之间可能存在的辩证依赖关系，提出了一个识别自我意识的途径，可能是所有AI研究者长期等待的一个假说理论的雏形AGI的一般定
