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
我使用makehuman和blender创建了一个人体模型，当我使用这个模型在应用程序中显示时它看起来像这样在Blender中它看起来像这样和PVRShaman看起来像这样在PVRShaman中打开时显示类似这样的错误以及我用来显示这个的代码CC3Camera*cam=[CC3CameranodeWithName:@"Camera"];cam.location=cc3v(0.0,0.0,50.0);[selfaddChild:cam];CC3Light*lamp=[CC3LightnodeWithName:@"Lamp"];lamp.location=cc3v(-2.0,0.0,0.0
自从ChatGPT发布后，各种基于大模型的产品也快速融入了普通人的生活中，但即便非AI从业者在使用过几次后也可以发现，大模型经常会胡编乱造，生成错误的事实。不过对于程序员来说，把GPT-4等大模型当作「代码辅助生成工具」来用的效果明显要比「事实检索工具」要好用很多，因为代码生成往往会涉及到复杂的逻辑分析等，所以也有人将这种推理（广义规划）能力归因于大型语言模型（LLM）的涌现。学术界也一直在就「LLM能否推理」这个问题争论不休。最近，计算机科学家、亚利桑那州立大学教授SubbaraoKambhampati（Rao）以「LLM真的能推理和规划吗？」（CanLLMsReallyReason&Pla
大模型的「幻觉」问题马上要有解了？威斯康星麦迪逊大学和谷歌的研究人员最近开发了一个名为ASPIRE的系统，可以让大模型对自己的输出给出评分。如果用户看到模型的生成的结果评分不高，就能意识到这个回复可能是幻觉。如果系统可以进一步筛选评分的结果进行输出，比如如果评分过低，大模型就可能生成「我没法回答这个问」，从而有望最大限度的改善幻觉问题。论文地址：https://aclanthology.org/2023.findings-emnlp.345.pdfASPIRE能让LLM输出答案以及答案的置信度得分。研究人员的实验结果表明，ASPIRE在各种QA数据集（例如CoQA基准）上显著优于传统的选择性预
经历过Siri和Google助手之后，我发现尽管它们能够控制各种设备，但却无法进行个性化定制，并且不可避免地依赖于云服务。出于对新知识的渴望以及想在生活中使用一些酷炫的东西，我下定决心，要追求更高的目标。我的要求很简单：我想要一个既幽默又带有讽刺意味的新助手。我希望所有操作都在本地完成，绝不例外。我家楼下的咖啡机没必要和国家另一端的服务器进行通信。我期望的功能不仅仅是简单的“开灯”，理想情况下，我还想在将来增加更多新功能。然而，实现这些要求的背后架构却远非简单。虽然我使用这些设备和基础设施做许多其他事情，但我们主要看到的是：ProtectliVaultVP2420，用于防火墙、入侵预防系统(N
曾在工作之余，设想过一个能提升测试流程左侧效率的点子，结合人工智能，将自然语言自动转化为通用的功能用例、接口用例、代码单元测试用例等一系列用例，碰上这2年LLM模型大爆发，遂有自己炼一个用例生成的专用模型的想法。首要需求分析用户需求：用户能够以自然语言形式描述测试需求和条件，例如验证某个功能模块、检查特定的输入输出等。用户期望系统能够根据输入的描述自动生成具体的测试用例，简化测试用例编写的工作量。用户需要系统生成的测试用例具有可执行性、覆盖性和有效性，以确保软件质量和功能完整性。功能需求：自然语言处理：系统需具备自然语言处理能力，能够理解用户输入的测试需求和条件，提取关键信息。生成测试用例：系
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！👀人类驶向新轨道：Adobe放弃收购Figma，与旧有规划割席https://www.figma.com/blog/figma-adobe-abandon-proposed-merger/补充一份背景：Adobe是最大的设计软件公司，Figma是最大的界面设计软件公司；Adobe在2022年收购Figma是顺应时代潮流，在2023年底停止收购也是2022年9月，Adobe宣布与Figma达成收购意向，给出的价格是200亿美元；2023年12月，双方宣布停止此项收购计划，Adobe向Figma支付10亿美元违约金。Figma构建
一、RAG介绍 如何使用没有被LLM训练过的数据来提高LLM性能？检索增强生成（RAG）是未来的发展方向，下面将解释一下它的含义和实际工作原理。 假设您有自己的数据集，例如来自公司的文本文档。如何让ChatGPT和其他LLM了解它并回答问题？ 这可以通过四个步骤轻松完成：Embedding：使用embedding模型对文档进行embedding操作，比如OpenAI的text-Embedding-ada-002或S-BERT（https://arxiv.org/abs/1908.10084）。将文档的句子或单词块转换为数字向量。就向量之间的距离而言，彼此相似的句子应该很近，而
