本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。号称“史上最强的开源大语言模型”出现了。它叫Falcon（猎鹰），参数400亿，在1万亿高质量token上进行了训练。最终性能超越650亿的LLaMA，以及MPT、Redpajama等现有所有开源模型。一举登顶HuggingFaceOpenLLM全球榜单：除了以上成绩，Falcon还可以只用到GPT-375%的训练预算，性能就显著超越GPT-3，且推理阶段的计算也只需GPT-3的1/5。据悉，这只半路杀出来的“猎鹰”来自阿联酋阿布扎比技术创新研究所(TII)。有意思的是，作为一个开源模型，TII在Falcon上推出了一
前言回顾在这里粗略回顾一下YOLOv5，这里直接提供YOLOv5的整理的结构图吧Backbone：CSPDarkNet结构，主要结构思想的体现在C3模块，这里也是梯度分流的主要思想所在的地方；PAN-FPN：双流的FPN，必须香，也必须快，但是量化还是有些需要图优化才可以达到最优的性能，比如cat前后的scale优化等等，这里除了上采样、CBS卷积模块，最为主要的还有C3模块（记住这个C3模块哦）；Head：CoupledHead+Anchor-base，毫无疑问，YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7都是Anchor-Base的，后面会变吗？Loss：分类用BECLoss，回
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！融合激光雷达和相机信息对于在自动驾驶系统中实现准确可靠的3D目标检测至关重要，由于难以将来自两种截然不同的模态的多粒度几何和语义特征结合起来，这是一个很大挑战。最近的方法旨在通过将2D相机图像中的提升点（称为“seed”）引入3D空间来探索相机特征的语义密度，然后通过跨模态交互或融合技术来结合2D语义。然而，当将点提升到3D空间时，这些方法中的深度信息研究不足，因此2D语义不能与3D点可靠地融合。此外，这些多模态
近期，华为联和港中文发表论文《Progressive-HintPromptingImprovesReasoninginLargeLanguageModels》，提出Progressive-HintPrompting(PHP)，用来模拟人类做题过程。在PHP框架下，LargeLanguageModel(LLM)能够利用前几次生成的推理答案作为之后推理的提示，逐步靠近最终的正确答案。要使用PHP，只需要满足两个要求:1)问题能够和推理答案进行合并，形成新的问题；2)模型可以处理这个新的问题，给出新的推理答案。结果表明，GP-T-4+PHP在多个数据集上取得了SOTA结果，包括SVAMP(91.9%
GPT-4看图聊天还没上线，就已经被超越了。近来，华人团队开源了多模态基础模型InstructBLIP，是从BLIP2模型微调而来的模型。BLIP家族中增加了一个新成员：InstructBLIP据介绍，InstructBLIP模型更擅长「看」、「推理」和「说」，即能够对复杂图像进行理解、推理、描述，还支持多轮对话等。比如，下图这一场景可能发生了什么？InstructBLIP推理出，可能飓风，或者恶劣的天气因素造成的。给我介绍下这幅画进行多轮对话研究人员表示，正是基于强大BLIP-2，才使得InstructBLIP「看」的更好。最最重要的是，InstructBLIP在多个任务上实现了最先进的性能
1、前言通过前一章了解到了AURIXTC3XX系列单片机的SOTA功能，下面讲述如何实现SOTA功能。以TC37X为例，附完整代码实现在实现SOTA功能前，有必要简单了解一下UCB（全称UserConfigurationBlock），这个是英飞凌AURIXTC3XX系列单片机重要的功能之一，关系到程序能否正常运行，甚至是能否正常连接调试器，一旦出错，可能这个芯片就锁死了，基本报废了（刚使用不了解，导致报废了两三块，说多了都是泪）。UCB用于配置和保护安装的信息，它是DFLASH-0的一部分。（因此也可以通过擦写DFLASH的驱动进行修改UCB数据）2、实现方法2.1、SOTA参数配置介绍翻开用
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目录欢迎大家来到TC397BootLoader专栏，开始前我会先列出TC397BootLoader学习大纲，同时可以作为大家学习、开发BootLoader的参考。点击下面的链接，可以传送到对应的文章下。开始前的准备TC397BootLoader讲解-总目录TC397BootLoader讲解-准备工作TC397BootLoader讲解-资料下载1、TC397BootLoader代码(iDDL版本)2、TC397SOTA工程代码SWAP功能代码完整工程链接：https://pan.baidu.com/s/1USVVBVcvQITE2lFXhoqm1A此工程中还包含了调试过程分析文档。一、TC397
文章目录YOLOv8算法简介YOLOv8概述YOLOv8算法特点YOLOv8网络模型结构图YOLOv8网络模型结构设计YOLOv8效果YOLOv8和YOLOv5之间的综合比较YOLOv8和YOLOv5目标检测模型对比YOLOv8Loss计算YOLOv8训练策略YOLOv8算法总结YOLOv8算法简介YOLOv8作者：glenn-jocher项目链接：https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLO是一种基于图像全局信息进行预测的目标检测系统。自2015年JosephRedmon、AliFarhadi等人提出初代模型以来，领域内的研究者们已经对YOLO
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