自从Meta发布LLaMA以来，围绕它开发的模型与日俱增，比如Alpaca、llama.cpp、ChatLLaMA以及Vicuna等等，相关的博客可以参考如下：【Alpaca】斯坦福发布了一个由LLaMA7B微调的模型Alpaca（羊驼），训练3小时，性能比肩GPT-3.5【llama.cpp】量化130亿参数LLaMA模型的llama.cpp，推理仅需4GB内存【ChatLLaMA】Meta开源的LLaMA性能真如论文所述吗？如果增加RLHF，效果会提升吗？【Vicuna】斯坦福开源一个性能相当于90%ChatGPT的聊天机器人：Vicuna在线体验地址：https://koala.lmsy
文章目录📕教程说明📕配置透视的串流调试功能📕第一步：设置OVRManager📕第二步：添加OVRPassthroughLayer脚本📕第三步：在场景中添加虚拟物体📕第四步：删除场景中的天空盒📕第五步：设置相机📕教程说明前期需要的一体机开发的环境配置可以参考这篇教程：UnityVR开发教程:MetaQuest一体机开发（一）环境配置电脑操作系统：Windows使用的VR设备：MetaQuest2使用的Unity版本：2021.3.5LTS(这里推荐使用2021及以上的LTS版本)OculusIntegration版本：v54（目前v54以上也适用）官方文档：https://developer.o
图片今日凌晨，就在我们还在睡梦中时，大洋彼岸的Meta干了一件大事：发布免费可商用版本Llama2。图片Llama2是Llama1大模型的延续，在数据质量、训练技术、能力评估、安全训练和负责任的发布方面有实质性的技术进步。在研究共享意愿历史最低，监管困境历史最高点的当今AI时代，Meta这一步无疑为大模型生态系统带来了重大进展。从技术报告上看，Llama2的基础模型比GPT3更强，而微调后聊天模型则能ChatGPT匹敌。相信后续Llama2将帮助企业实现更多的定制化和降低成本的产品。以下是扎克伯格在Facebook上发布的关于Llama2的“宣言”，更是将其称之为大模型的次世代的产品：我们正在
最近几个月，国内外科技巨头都在围绕大模型出招，而坐拥OpenAI的微软似乎按兵不动。7月19日，在MicrosoftInspire活动中，微软终于公布了其AI领域的一系列新技术和产品。一系列基于当前最强大模型GPT-4的能力，现在已经组成了技术栈，其中的很多都被宣布「即刻上线」。图片「我们现在已经到达了新的临界点，自然语言理解交互和AI逻辑推理能力正在重塑我们的所有业务，」微软CEO萨提亚・纳德拉表示。围绕微软从云服务到Office全家桶的大模型能力，今天他一口气宣布了40余个新升级，不过活动中主要介绍的是这几个：图片首先是必应搜索的「常规升级」。今年2月微软的新必应通过引入ChatGPT能力
今日凌晨，就在我们还在睡梦中时，大洋彼岸的Meta干了一件大事：发布免费可商用版本Llama2。图片Llama2是Llama1大模型的延续，在数据质量、训练技术、能力评估、安全训练和负责任的发布方面有实质性的技术进步。在研究共享意愿历史最低，监管困境历史最高点的当今AI时代，Meta这一步无疑为大模型生态系统带来了重大进展。从技术报告上看，Llama2的基础模型比GPT3更强，而微调后聊天模型则能ChatGPT匹敌。相信后续Llama2将帮助企业实现更多的定制化和降低成本的产品。以下是扎克伯格在Facebook上发布的关于Llama2的“宣言”，更是将其称之为大模型的次世代的产品：我们正在与微
一夜之间，大模型格局再次发生巨变。图片一直以来Llama可以说是AI社区内最强大的开源大模型。但因为开源协议问题，一直不可免费商用。今日，Meta终于发布了大家期待已久的免费可商用版本Llama2。图片此次Meta发布的 Llama2模型系列包含70亿、130亿和700亿三种参数变体。此外还训练了340亿参数变体，但并没有发布，只在技术报告中提到了。据介绍，相比于Llama1，Llama2的训练数据多了40%，上下文长度也翻倍，并采用了分组查询注意力机制。具体来说，Llama2预训练模型是在 2万亿的token 上训练的，精调Chat模型是在 100万人类标记数据上训练的。图片公布的测评结果显
7月19日消息，Meta和微软近日合作推出Llama2，这是Meta公司的下一代开源大型语言模型，可以免费用于研究和商业用途。微软在新闻稿中表示，Llama2旨在帮助开发者和组织，构建生成式人工智能工具和体验。Azure客户可以在Azure平台上更轻松、更安全地微调和部署7B、13B和70B参数的Llama2模型，此外通过优化可以在Windows本地运行。Llama2模型与AzureAI的结合使开发人员能够利用AzureAI的强大工具进行模型训练、微调、推理，特别是支持AI安全的功能。微软表示在Windows中加入Llama2模型，有助于推动Windows成为开发人员根据客户需求构建人工智能体
Meta用头显整新活了！这不，就在最新被SIGGRAPH2023顶会收录的研究里，研究人员展示：仅凭Quest传感器和周围物体环境的交互，就可以捕捉一个人的全身运动！即使是和复杂环境进行交互也不在话下。输入的时候还是这样婶儿的，只有三个坐标架（没有摄像头）：加上虚拟角色后，胳膊腿的动作都有了（绿点是环境高度）：看到腿部的动作效果，网友直接裂开：这腿部的估计把我惊呆了！还没完！在没有任何关于下半身信息的情况下，它还可以踩箱子，跨过障碍物，精准跟踪人体动作。通过物理模拟，无需任何后期处理，就能够生成效果不错的互动场景：一个传感器也能行！去掉手柄后，虽然手的动作是随机的，但走起路来也还是有模有样：网
我正在尝试测试排队的Redis作业，但meta数据似乎没有在任务和发起者之间传递。job_id似乎匹配，所以我很困惑。也许一些新鲜的眼光可以帮助我解决问题:任务是asperthedocumentation:fromrqimportget_current_jobdefdo_test(word):job=get_current_job()printjob.get_id()job.meta['word']=wordjob.save()print"saved:",job.meta['word']returnTruerqworker日志保存后打印job_id和word14:32:32***Lis
我正在尝试测试排队的Redis作业，但meta数据似乎没有在任务和发起者之间传递。job_id似乎匹配，所以我很困惑。也许一些新鲜的眼光可以帮助我解决问题:任务是asperthedocumentation:fromrqimportget_current_jobdefdo_test(word):job=get_current_job()printjob.get_id()job.meta['word']=wordjob.save()print"saved:",job.meta['word']returnTruerqworker日志保存后打印job_id和word14:32:32***Lis
