只需微调一下，大模型支持上下文大小就能从1.6万tokens延长至100万？！还是在只有70亿参数的LLaMA2上。要知道，即使是当前最火的Claude2和GPT-4，支持上下文长度也不过10万和3.2万，超出这个范围大模型就会开始胡言乱语、记不住东西。现在，一项来自复旦大学和上海人工智能实验室的新研究，不仅找到了让一系列大模型提升上下文窗口长度的方法，还发掘出了其中的规律。按照这个规律，只需调整1个超参数，就能确保输出效果的同时，稳定提升大模型外推性能。外推性，指大模型输入长度超过预训练文本长度时，输出表现变化情况。如果外推能力不好，输入长度一旦超过预训练文本长度，大模型就会“胡言乱语”。所
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
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(
概述这篇文章探讨了利用多视角微调方法提高数学推理的泛化能力。数学推理在相对较小的语言模型中仍然是一个挑战，许多现有方法倾向于依赖庞大但效率低下的大语言模型进行知识蒸馏。研究人员提出了一种避免过度依赖大语言模型的新方法，该方法通过有效利用具有不同注释格式的现有数学问题数据集来进行训练。区别于过去的方法，该方法充分考虑不同的注释格式，并在训练模型时利用它们。模型通过在输入问题后附加不同的指令来灵活地学习生成多种格式的解决方案。实验结果表明，该方法使得LLaMA-7B模型在超越使用知识蒸馏的先前方法和谨慎建立的基准线的同时，实现了更好的表现。该论文提出的研究方法是一种多视角微调方法，能够高效地利用具
