当你让大模型写一首「莎士比亚十四行诗」，并以严格的韵律「ABABCDCDEFEFGG」执行。同时，诗中还要包含提供的3个词。对于这么高难度的创作题，LLM在收到指令后，并不一定能够按要求做出这首诗。正所谓，人各有所长，LLM也是如此，仅凭单一模型有时是无法完成一项任务的。那该如何解？最近，来自斯坦福和OpenAI的两位研究员，设计了一种提升LLM性能的全新方法——元提示（meta-prompting）。「元提示」能够把单一的LLM变身为全能的「指挥家」。论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.12954通过使用高层「元提示」指令，让大模型把复杂任务拆成子任务，然后再将这
随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，提示工程（PromptEngineering）变得越来越重要。一些研究机构发布了LLM提示工程指南，包括微软、OpenAI 等等。最近，Llama系列开源模型的提出者Meta也针对Llama2发布了一份交互式提示工程指南，涵盖了Llama2的快速工程和最佳实践。以下是这份指南的核心内容。Llama模型2023年，Meta推出了Llama、Llama2模型。较小的模型部署和运行成本较低，而更大的模型能力更强。Llama2系列模型参数规模如下：CodeLlama是一个以代码为中心的LLM，建立在Llama2的基础上，也有各种参数规模和微调变体：部署LLMLL
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：设置相机📕第五步（可选）：删除场景中的天空盒此教程相关的详细教案，文档，思维导图和工程文件会放入SpatialXR社区。这是一个高质量XR社区，博主目前在内担任XR开发的讲师。此外，该社区提供教程答疑、及时交流、进阶教程、外包、行业动态等服务。社区链接：SpatialXR高级社区（知识星球）SpatialXR高级社区（爱发电）📕教程说明这期教程我将会介绍如何在Unity中，利用MetaXRSDK，去配置MetaQuest中的
为了提高性能，大型语言模型(llm)通常会通过增加模型大小的方法来实现这个目标，但是模型大小的增加也增加了计算成本和推理延迟，增加了在实际场景中部署和使用llm的障碍。MistralAI是一家总部位于巴黎的欧洲公司，一直在研究如何提高模型性能，同时减少为实际用例部署llm所需的计算资源。Mistral7B是他们创建的最小的LLM，它为传统的Transformer架构带来了两个新概念，Group-QueryAttention(GQA)和SlidingWindowAttention(SWA)。这些组件加快了推理速度，减少了解码过程中的内存需求，从而实现了更高的吞吐量和处理更长的令牌序列的能力。此外
文章目录📕教程说明📕录制前的准备📕第一种录制方法（HandGrabPoseTool场景）⭐在运行模式中确认录制⭐保存录制的手势，将物体做成Prefab⭐在编辑阶段调整抓取手势🔍FingersFreedom🔍调整录制手势的手指弯曲🔍隐藏预渲染的手势模型📕第二种录制方法（HandGrabPoseRecorder窗口）⭐选择用哪一只手录制⭐选择给哪一个物体录制抓取手势⭐在运行模式中确认录制⭐保存录制的手势⭐给物体加载录制的手势数据⭐在编辑阶段调整抓取手势📕生成镜像手势📕生成姿势相同，不同缩放的手势此教程相关的详细教案，文档，思维导图和工程文件会放入SpatialXR社区。这是一个高质量XR社区，博主
「xx，去把电视柜上的遥控器帮我拿过来。」在一个家庭环境中，很多家庭成员都不免被支使干这种活儿。甚至有时候，宠物狗也难以幸免。但人总有支使不动的时候，宠物狗也并不一定都能听懂。帮人类干活儿的终极梦想还是寄托在机器人身上。最近，纽约大学、Meta研发出的一款机器人学会了这个技能。你只需要对它说，「把桌子上的玉米片拿到床头柜上」，它就能自己找到玉米片，并规划出路线和相应的动作，顺利完成任务。此外，它还能帮你整理东西或扔垃圾。这个机器人名叫OK-Robot，由来自纽约大学、Meta的研究者共同构建。他们将视觉语言模型（用于物体检测）、导航和抓取的基础模块整合到一个开放知识型框架中，为机器人的高效拾放
本文整理了今日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。论文解读、论文热度排序、论文标签、中文标题、推荐理由和论文摘要均由赛博马良平台（saibomaliang.com）上的智能体 「AI论文解读达人」 提供。如需查看其他热门论文，欢迎移步 saibomaliang.com ^_^TOP1GenerativeMulti-ModalKnowledgeRetrievalwithLargeLanguageModels标题：清华&腾讯联手突破！提出多模态知识检索新框架，性能大幅领先，AAAI2024亮相标签：Tsinghua、Tencent、NLP、IR、AAAI2024作者：XinweiL
1月22日消息，双手是我们与世界交互的重要工具，也是我们自我认同的重要部分。在虚拟现实的世界里，一双逼真写实的双手将极大地提升用户沉浸感和化身认同感。Meta近期正在致力于让虚拟现实中的双手尽可能逼真和个性化，以增强用户在元宇宙中的沉浸式体验。近日，来自MetaCodecAvatars实验室和新加坡南洋理工大学的研究人员联合发布了开创性研究成果——URHand，即“通用可变光照手部模型（UniversalRelightableHands）”。URHand并非简单的手部模型，它能够根据用户的真实双手进行个性化调整，并模拟真实光照环境下的手部细节，研究人员将其称为“首个可适应不同视角、姿势、光照和
如何根据特定需求选择视觉模型？ConvNet/ViT、supervised/CLIP模型，在ImageNet之外的指标上如何相互比较？来自MABZUAI和Meta的研究人员发表的最新研究，在「非标准」指标上全面比较了常见的视觉模型。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.09215.pdf就连LeCun称赞道，非常酷的研究，比较了相似大小的ConvNext和VIT架构，无论是在监督模式下训练，还是使用CLIP方法进行训练，并在各种属性上进行了比较。超越ImageNet准确性计算机视觉模型格局，变得越来越多样复杂。从早期的ConvNets到VisionTransforme
修改前修改后 教程开始一.1.自己的vscode安装哪个盘 就在哪个硬盘路径搜索 2.搜索文件名 emmetNodeMain.js 3.用vscode打开文件Ctrl+F搜索 title{${1:Document}} 找到这一段在title的前面添加 meta[http-equiv='X-UA-Compatible'][content='IE=edge'] 修改完之后重启编辑器就可以了 修改其他或者添加其他元素同理第二种方法二.使用代码片段路径为或者如果没有文件夹或者没有文件就创建一个{"diyh5":{"prefix":"!","body":["","\n","","\t","\t",
