原创 予墨 AI速览 2023-10-0713:30收录于合集#AI论文解读3个##Agent5个在人工智能领域，人们对Agent的期待日益增长。每当基于Agent的新开源工具或产品出现时，都能引发热烈的讨论，比如之前的AutoGPT。对于对Agent感兴趣的朋友们，我推荐一篇论文，它全面地介绍了Agent的架构，对于理解Agent的全局有着重要的价值。https://browse.arxiv.org/pdf/2308.11432.pdf这篇论文详细解读了Agent的概念、发展历史以及近期的研究热点。除了这些基础知识，我认为最有价值的部分在于，它总结了基于大型语言模型（LLM）的Agent的架
本文主要讲解人工智能中语音合成，语音转换，语音克隆等生成语音的一些质量评估方法~目录1.语音质量评测方法主观评价方法1.1.MOS1.2.CMOS 1.3.ABXTest1.4.MUSHRA（MUltipleStimuliwithHiddenReferenceandAnchor）客观评价方法1.5.MCD1.6.PESQ（PerceptualEvaluationofSpeechQuality）1.7.STOI（Short-TimeObjectiveIntelligibility）1.8.LLR（LogLikelihoodRatio）2.在语音任务中的使用【详细代码】2.1.MOS计算2.2.使
我遇到过Quartz/CoreGraphics极差的绘图性能。我不认为它在所有情况下都不好，但在我需要经常重画3000条短线的情况下，它表现得非常糟糕。由于(MVC的)Modal是固定的，我无法更改它吐出数据的方式(如果可以的话，我会听从建议，只绘制更改，因此不必每帧都重新绘制线条).因此，作为结论，我正在考虑为此目的使用opengl，并且我想请你们(有经验的)家伙在开始研究该主题之前评估使用opengl的效果如何，因为看起来困难得多比quartz。 最佳答案 您几乎肯定会看到OpenGL比Quartz的速度性能提升，但请记住，Qu
我目前正在开发一款采用端到端加密的iOS应用。为了让用户相互认证，每个用户生成一个x509证书签名请求(CSR)并将CSR发送到我们的CA服务器进行签名。用户可以通过验证其他用户的证书是否由CA签名来信任另一个用户。我的问题是:在iPhone上，我目前有CA证书和需要验证的用户证书。我如何验证用户证书实际上是由CA签署的？我最好的尝试是后面的代码，但它没有指定根据什么来评估clientCert，这让我很困惑。-(BOOL)evaluateTrust:(SecCertificateRef)clientCert{SecPolicyRefmyPolicy=SecPolicyCreateBas
2023一年又过去，这一年，AI圈子以一种“狂飙突进”的速度飞速发展，哪怕在这个领域深耕多年的学者们也开始感叹“从没有见过哪个领域在哪一年如同AI领域在2023年这样如此飞速的发展与不断的进化”，毫无疑问，这一年AI，尤其是大模型的爆发将会深刻影响未来我们生活的方方面面。 抱着年终总结，也是对过去的2023这一里程碑式的一年回顾与展望的态度，来自AheadAI的SebastianRaschka博士为我们带来了2023年最值得大家关注，也是最有影响力的十篇AI论文，这里我们就和大家一起，用这十篇工作再次为2023年写下一段注脚（十篇论文不分先后）一、Pythia—大模型该如何训练？ 来自
在iOS上的LLDB控制台中，我重复了一遍(lldb)p/x$r1(unsignedint)$1=0x07000006(lldb)p/x$r1(unsignedint)$2=0x07000006(lldb)p/x$r1(unsignedint)$3=0x07000006...etc大约1500次，最后得到如下错误信息error:Couldn'tallocatespaceforthestackframe:Couldn'tmalloc:addressspaceisfullErroredoutinExecute,couldn'tPrepareToExecuteJITExpression据我所
Pika北大斯坦福联手，开源最新文本-图像生成/编辑框架！无需额外训练，即可让扩散模型拥有更强提示词理解能力。面对超长、超复杂提示词，准确性更高、细节把控更强，而且生成图片更加自然。效果超越最强图像生成模型Dall·E3和SDXL。比如要求图片左右冰火两重天，左边有冰山、右边有火山。SDXL完全没有符合提示词要求，Dall·E3没有生成出来火山这一细节。还能通过提示词对生成图像二次编辑。这就是文本-图像生成/编辑框架RPG（Recaption,PlanandGenerate），已经在网上引起热议。它由北大、斯坦福、Pika联合开发。作者包括北大计算机学院崔斌教授、Pika联合创始人兼CTOCh
2024年是大型语言模型(llm)的快速发展的一年，对于大语言模型的训练一个重要的方法是对齐方法，它包括使用人类样本的监督微调(SFT)和依赖人类偏好的人类反馈强化学习(RLHF)。这些方法在llm中发挥了至关重要的作用，但是对齐方法对人工注释数据有的大量需求。这一挑战使得微调成为一个充满活力的研究领域，研究人员积极致力于开发能够有效利用人类数据的方法。加州大学最近的一项研究介绍了一种名为SPIN(SelfPlayfInetuNing)的新技术。SPIN从AlphaGoZero和AlphaZero等游戏中成功的自我对弈机制中汲取灵感。它能够使LLM参与自我游戏的能力。这消除了对专业注释者的需求
近年来，大型语言模型（LLM）取得了显著的进步，然而大模型缺点之一是幻觉问题，即“一本正经的胡说八道”。其中RAG（RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成）是解决幻觉比较有效的方法。本文，我们将深入研究使用transformer库、Llama-2模型、PgVector数据库和LlamaIndex库来构建RAGPipeline完整过程。一、什么是RAG（检索增强生成）？ 检索增强生成（RAG）模型是传统语言模型与信息检索组件的融合。从本质上讲，RAG利用外部数据（通常来自大型语料库或数据库）来增强大语言模型生成过程，以产生更知情和上下文相关的响应。二
我想根据他们在哪里找到将他们带到AppStore的链接来创建不同的体验。因此，当用户第一次打开应用程序时，我想解析参数(如果有的话)以显示一些继续体验的消息。这可能吗？ 最佳答案 这是不可能的，您的应用没有关于买家在何时找到您的应用或何时购买您的应用的信息。 关于ios-是否可以将参数传递给可以在安装后立即评估的iOS应用程序？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31
