NeuralArchitectureSearchwithReinforcementLearningBackgroundarvix原文神经网络在诸多任务中表现较好，但是设计/调参过程复制。本文提出一种使用RNN生成模型架构，并且使用强化学习来训练RNN，使其生成的模型在验证集上的准确率最大论文工作提出了NeuralArchitectureSearch，一种基于梯度的方法神经网络的结构structure和连通性connectivity可以用可变长字符串来表示，因此（1）希望使用循环神经网络RNN（controller）来生成这个网络结构（2）在数据集上训练生成的子网络childnetwork，获得
超越GPT-3：MetaAI发布新一代开源人工智能对话大模型Llama2引言：介绍Llama2的发布背景和其在对话用例中的优化。随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）已经成为了人类智能助手的代表，它们在需要专业知识的复杂推理任务中表现出色，涵盖了编程、创意写作等多个专业领域。这些模型通过直观的聊天界面与人类互动，迅速获得了广泛的应用和认可。然而，尽管训练方法看似简单，但高昂的计算成本限制了LLMs的发展，仅有少数几家机构能够开发这类模型。虽然已有一些如BLOOM、LLaMa-1和Falcon等开源预训练LLMs发布，它们在性能上可以与GPT-3等闭源预训练竞争对手相媲美，但这些模
文章目录📕开发平台分类📕Quest一体机开发分类📕Quest一体机开发主流SDK📕QuestPCVR开发主流SDK📕新手入门开发的SDK推荐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。这是一个高质量知识星球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）本篇文章配套的视频链接：【2023VR+MR全硬件开发教程】：一、开发导论（主讲：YY）📕开发平台分类VR（XR）头显的开发按照程序运行的平台分类主要可以分为一体机应用
BINKLINGSAIlearning第一册版权本书开源仓库地址为https://github.com/binklings/AI-Learning官网网址http://ai.binklings.com/BINKLINGSAIlearning©2023-2024islicensedunderCCBY-NC-SA4.0.Toviewacopyofthislicense,visithttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/注：、Bilibili、CSDN、（Youtube、知乎）上的BINKLINGS都是作者账号。关于作者官网：BINKLING
本周大新闻，AR方面，沃尔玛App加入AR试穿功能；谷歌搜索AR新增60个行星、卫星模型；Niantic宣布与漫威娱乐合作打造新款LBSAR游戏；AR眼镜ActiveLook打通AppleWatch。VR方面，索尼PSVR2体验首次公开；MetaQuestPro开箱视频曝光；疑似骁龙XR2Gen2曝光；PICO下周召开海外发布会；peel3d推出便携式3D扫描仪；Praydog推出通用UnrealVR游戏移植框架。收购方面，droppgroup战略收购3D社交平台Phly（Flyy），交易规模达2500万美元。融资方面，新加坡VR内容工作室SmoblerStudios获120万美元种子轮融资；
1.背景介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学与人工智能中的一个分支，研究如何让计算机理解和生成人类语言。在过去的几年里，随着深度学习技术的发展，NLP领域取得了显著的进展。深度学习技术，如卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNN)，已经成功地应用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。然而，深度学习模型的训练过程通常需要大量的数据和计算资源，这使得在某些任务上的训练时间和成本变得非常高昂。为了解决这个问题，研究人员开始关注传输学习(Tr
@ARTICLE{10105495,author={Li,HuiandXu,TianyangandWu,Xiao-JunandLu,JiwenandKittler,Josef},journal={IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence},title={LRRNet:ANovelRepresentationLearningGuidedFusionNetworkforInfraredandVisibleImages},year={2023},volume={45},number={9},pages={11040-11052},
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
文章：Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems背景原因解决方案工作贡献成果预备知识联邦学习投毒攻击投毒攻击分类数据投毒和模型投毒攻击同态加密系统模型威胁模型核心系统算法局部计算局部梯度归一化判断梯度权重聚合算法会议来源：IEEETRANSACTIONSONINFORMATIONFORENSICSANDSECURITY,VOL.17,2022背景原因1.分布式机器学习在海量数据上实现了更大模型的训练，但仍然容易受到安全和隐私泄露的影响2.保护隐私的联邦学习方案之一是使用同态加密方案(如Paill
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
