我对MongoDb有点陌生，我正在使用MongoDbv.2.4。这里的问题是，当我使用--auth参数运行mongod时，即使经过身份验证，我也无法执行简单的操作，例如“显示用户”。但是，如果我在没有--auth参数的情况下运行mongod，则工作正常。>useadminswitchedtodbadmin>db.auth("dbadmin","mypassword")1>showusers**ThuFeb2716:50:17.695error:{"$err":"notauthorizedforqueryonadmin.system.users","code":16550}atsrc/m
我正在使用Meteor创建Web服务。我在设计模型时偶然发现了一个难题:Mongo并非设计用于连接。但是，我必须在逻辑上将用户与订阅相关联(这是一个包含许多属性的对象)。因此，我的问题是:我应该将订阅模型嵌入到Meteor.users集合中，还是应该创建一个名为“订阅”的新集合并通过手动加入来解决问题？我对使用第一个解决方案犹豫不决的原因是Meteor.users是一个由Meteor的帐户和密码框架处理的集合。当然，您可以在创建时嵌入一个“配置文件”对象，但此方法之后如何扩展？我将不胜感激任何对此的见解.. 最佳答案 我一直使用Me
据彭博社当地时间周三报道，美国多名作家近日向纽约联邦法院提起诉讼，指控Meta、微软等科技巨头未经许可使用他们的作品来训练AI模型。这一作家团体周二提交了拟议集体版权诉讼，文件称Meta和微软采用了具有争议的“Books3”数据集来训练他们的大模型，告诉大模型如何回应人类的提示和指令。IT之家注：作家团体声称，“Books3”数据集包含了成千上万本盗版书。与此同时，AI研究机构EleutherAI也收到了指控，是因为该公司涉嫌向科技企业提供用于训练大模型的数据集，其中就包括了“Books3”。报道称，“Books3”包含了从“影子图书馆”内获取的成千上万本书的文本内容，这一作家团体声称这些内容
blogsIndex.blade.php@extends('layouts.default')@section('details')×Hello{{auth()->user()->name}}!!!YoucannotfindblogsfromanotherDepartments.@endsection@section('gotoLogins')@if(count($blogs)>0)@foreach($blogsas$blog)id}}">{{$blog->title}}Writtenon{{$blog->created_at}}by:{{$blog->user->name
只有4k窗口长度的大模型，也能阅读大段文本了！普林斯顿的华人博士生的一项最新成果，成功“突破”了大模型窗口长度的限制。不仅能回答各种问题，而且整个实现的过程全靠prompt就能完成，不需要任何的额外训练。研究团队创建了一种名为MemWalker的树形记忆策略，可以突破模型本身的窗口长度限制。测试过程中，模型阅读的最长文本包含了1.2万+token，成绩相比LongChat大幅提高。相比于相似的TreeIndex，MemWalker可以进行推理并回答任何问题，而不是只做概括。MemWalker的研发利用到了“分而治之”的思想，就此有网友这样评论：每次我们让大模型的思考过程更像人类，它们的表现就会
我希望在一个允许用户相互关注的系统中实现像Twitter的“关注谁”这样的建议功能。我使用如下表格跟踪这些订阅:CREATETABLE`subscriptions`(`id`int(10)unsignedNOTNULLAUTO_INCREMENT,`follower_id`int(10)unsignedNOTNULL,`following_id`int(10)unsignedNOTNULL,`enabled`tinyint(1)NOTNULLDEFAULT'0',)我正在尝试获取当前用户尚未关注的用户列表。到目前为止，我已经尝试使用如下查询:SELECTDISTINCTu.id,u.n
到底什么才是LLM长上下文模型的终极解决方案？最近由普林斯顿大学和MetaAI的研究者提出了一种解决方案，将LLM视为一个交互式智能体，让它决定如何通过迭代提示来读取文本。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.05029他们设计了一种名为MemWalker的系统，可以将长上下文处理成一个摘要节点树。收到查询时，模型可以检索这个节点树来寻找相关信息，并在收集到足够信息后做出回应。在长文本问答任务中，这个方法明显优于使用长上下文窗口、递归和检索的基线方法。LeCun也在推上转发对他们的研究表示了支持。MemWalker主要由两个部分构成：首先需要构建记忆树：对长文本进行切
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
如果我执行bin/consoledoctrine:schema:update--force结果是:Updatingdatabaseschema...Databaseschemaupdatedsuccessfully!"1"querywasexecuted每次运行update命令时都会执行此操作。因此，使用bin/consoledoctrine:schema:validate我看到了:[Mapping]OK-Themappingfilesarecorrect.[Database]FAIL-Thedatabaseschemaisnotinsyncwiththecurrentmappingf
