1. 物体的移动微调面板：Adjustlastoperation：对上一步操作进行微调2.物体旋转与缩放快速归位几个快捷键ALT+G坐标归零ALT+R旋转归零ALT+S缩放归零3.删除、抓取、复制快捷键x：确认后删除(视图不能缩放处理方法：选择视图》对齐视图》游标居中并查看全部/视图中心对齐光标)抓取：选中一个物体，按下G键，进入抓取模式再按下x：沿着x轴移动再按下y：沿着y轴移动再按下z：沿着z轴移动复制：英文输入法下：option+D复制并进入抓取模式（grab模式）
ChatGLM-6B自3月14日发布以来，深受广大开发者喜爱。截至6月24日，来自Huggingface上的下载量已经超过300w。为了更进一步促进大模型开源社区的发展，我们再次升级ChatGLM-6B，发布ChatGLM2-6B。在主要评估LLM模型中文能力的C-Eval榜单中，截至6月25日ChatGLM2模型以71.1的分数位居Rank0，ChatGLM2-6B模型以51.7的分数位居Rank6，是榜单上排名最高的开源模型。CEval榜单，ChatGLM2暂时位居Rank0，ChatGLM2-6B位居Rank6ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本，
DeepKE-LLM链接：https://github.com/zjunlp/DeepKE/tree/main/example/llmOpenKG地址：http://openkg.cn/tool/deepkeGitee地址：https://gitee.com/openkg/deepke/tree/main/example/llm开放许可协议：Apache-2.0license贡献者：浙江大学（张宁豫、张锦添、王潇寒、桂鸿浩、姜一诺、陈华钧）1、背景DeepKE是一个开源可扩展的知识图谱抽取工具，可实现命名实体识别、关系抽取和属性抽取等抽取任务，并支持低资源少样本、文档篇章和多模态等复杂场景。在
6月27日消息，AI模型盲堆体积实际上效果并不见得更好，更多要看训练数据的质量，微软日前最近发布了一款13亿参数的语言模型phi-1，采用“教科书等级”的高品质资料集训练而成，据称“实际效果胜于千亿参数的GPT3.5”。▲图源ArxivIT之家注意到，该模型以Transformer架构为基础，微软团队使用了包括来自网络的“教科书等级”数据和以GPT-3.5经过处理的“逻辑严密的内容”，以及8个英伟达A100GPU，在短短4天内完成训练。▲图源Arxiv微软团队表示，比起增加模型的参数量，通过提高模型的训练数据集质量，也许更能强化模型的准确率和效率，于是，他们利用高质量数据训练出了phi-1模型
今天瑞云渲染小编给大家带来一篇关于ObafunsoDorgu作者Serenity项目背后的工作流程，告诉我们这些衣服是如何在MarvelousDesigner中制作的，并提到了设置逼真的头发的重要事项。 介绍大家好，我叫ObafunsoDorgu，我是一名自学成才的3D角色艺术家和一名学习图形设计的学生，我已经练习3D建模大约6年了，最初，我开始使用建筑软件来创建与建筑无关的模型，直到我发现了合适的3D建模软件包，例如 Blender，现在，我使用ZBrush和Blender进行建模，使用MarvelousDesigner制作服装，使用Substance3DPainter制作纹理。项目计划我开
🦉AI新闻🚀微软Bing可以识图」了，吊打GPT-4？摘要：微软Bing最新识图功能让用户可以上传图片并进行编程、做题、看病等操作，还能分析梗图笑点。然而在某些情况下表现不佳，例如无法数清图片中的图案数量，或是犯错解释棋盘。综合来看，Bing的图像识别能力十分强大，展现了人工智能技术在图像处理方面的潜力。🚀百川智能推出70亿参数量的预训练大模型Baichuan-7B摘要：百川智能公司宣布推出了中英文预训练大模型Baichuan-7B，其参数量达到了70亿。这一模型的目的是为了弥补当前预训练模型在数字化转型中的不足，提高自然语言处理的效率和精度。据悉，Baichuan-7B将会启动云端和本地两种
陆奇博士的主题演讲《新范式新时代新机会》非常震撼人心。我远程参加了深圳站和北京站两场演讲，深受感触。虽然了解大模型的机制和原理以了解新的范式非常重要，但是“行胜于言”，基于大模型的众多应用都需要工程技术才能落地。然而，工程技术的重要性往往被忽视，认为只要有资源就可以实现。实际上，这可能是对技术本身缺少了敬畏。那么，LLM在工程实践中会涉及哪些问题和挑战呢？1.从机器学习实践到大模型的工程实践从工程实现的角度来看，“机器学习的持续交付”可以参见下图：在《机器学习系统架构的10个要素》一文中，也描述了机器学习系统架构的工程流水线。其中，模型的监控是指从数据科学和操作角度追踪和了解我们的模型在生产环
随着Alpaca,Vicuna,Baize,Koala等诸多大型语言模型的问世，研究人员发现虽然一些模型比如Vicuna的整体的平均表现最优，但是针对每个单独的输入，其最优模型的分布实际上是非常分散的，比如最好的Vicuna也只在20%的任务里比其他模型有优势。有没有可能通过集成学习来综合诸多开源的「弱」LLM的能力，来使得他们整体成为一个「强」LLM呢？AI2，USC，和浙大的研究员由此提出了一个集成学习框架，LLM-Blender，它通过排序和融合来对各个LLM的输出进行集成，从而达到了较为稳定的提升。论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.02561代码链接：ht
大型语言模型(LLMs)最近在代码层面的一系列下游任务中表现十分出彩。通过对大量基于代码的数据(如GitHub公共数据)进行预训练，LLM可以学习丰富的上下文表征，这些表征可以迁移到各种与代码相关的下游任务。但是，许多现有的模型只能在一部分任务中表现良好，这可能是架构和预训练任务限制造成的。从架构的角度来看，现有的LLMs通常采用纯编码器或纯解码器的模型，这些模型通常只在一些理解或生成任务上执行的效果出色。纯编码模型通常适用于理解文本、代码检索之类的任务，而生成代码类的生成任务用纯解码器模型能有更出色的性能表现。并且，最近的一些模型用编码器-解码器这种更统一的架构来应对不同的任务。虽然这些模型
作品呈现效果（局部）一、渐变色效果实现：1.打开场下下方的着色编辑器，一定要在物体模式下，然后调出节点编辑器2.删除场景中现有的原理化BSDF材质节点，shift+A新建一个“玻璃BSDF”材质3.再次shift+A 新建一个“颜色渐变”节点，将渐变节点与玻璃材质相连。 4.此处要补充一点，上方的颜色渐变，点击“+”号，进行新增一个渐变滑块。 5.shift+A 新增“渐变纹理”与“分离XYZ”、“反转”（这个反转的作用是对当前的渐变方向进行调整）。此时的完整节点连接为：二、凹凸质感效果实现： 1.shift+A 新增“凹凸” （调节凹凸的强度与力度，可以使得凹凸效果更清晰）与“图像纹理”（用
