注：不建议同个页面使用多个video组件，建议不超过3个video，如果要实现video列表功能，请进行优化（image列表，选中时将image替换成video)1.防止视频封面与图片不一致，使用poster属性修改视频封面为图片封面2.条件判断视频的id等于播放视频的id时在将视频展示，不一致时显示图片3.为图片设置点击事件，用于切换视频进行播放wxml页面：{videoList}}"wx:key="id">{item.data.urlInfo.url}}"object-fit="fill"id="{{item.data.vid}}"poster="{{item.data.coverUrl}
自从LLaMA被提出以来，开源大型语言模型（LLM）的快速发展就引起了广泛研究关注，随后的一些研究就主要集中于训练固定大小和高质量的模型，但这往往忽略了对LLM缩放规律的深入探索。开源LLM的缩放研究可以促使LLM提高性能和拓展应用领域，对于推进自然语言处理和人工智能领域具有重要作用。在缩放规律的指导下，为了解决目前LLM缩放领域中存在的不明确性，由DeepSeek的AI团队发布了全新开源模型LLMDeepSeekLLM。此外，作者还在这个基础模型上进行了监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO），从而创建了DeepSeekChat模型。在性能方面，DeepSeekLLM67B在代码、数学和推
深度学习自然语言处理原创作者：cola随着各种各样增强版LLaMA的出现，Mixture-of-Expert(MoE)类模型越来越受大家关注。而LLaMA-MoE正是基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型。它显著的一个好处是减小了模型大小，降低了训练代价。通过以下两个步骤进行构建：将LLaMA的FFNs划分为稀疏专家，并为每层专家插入top-K个门。使用来自ShearedLLaMA的优化数据采样权重和来自SlimPajama的过滤数据集持续预训练初始化的MoE模型。在这些阶段之后，模型可以保持其语言能力并将输入传递给特定的专家。同时，只有部分参数被激活。目前模型的权重以及构建和训
一、Video视频组件是用于应用程序中嵌入视频的一种方法。它可以让用户在网站上观看视频并与其进行交互。通常，视频组件将一个视频文件嵌入应用程序中，并提供一组控件，这些控件允许用户播放、暂停、跳过、音量调整和全屏等。通过使用视频组件，开发者可以更容易地将视频嵌入应用程序，使其更易于管理和控制。1.创建视频组件语法说明：Video(value:{src?:string|Resource,currentProgressRate?:number|string|PlaybackSpeed,previewUri?:string|PixelMap|Resource,controller?:VideoCon
1.场景描述服务端上传MP4视频文件，iOS客户端通过URL播放该视频文件。提供视频接口，可以进行视频下载或者直接播放，但是iOS手机无法播放，且PC端safari浏览器也无法播放。2.问题描述安卓手机可以正常播放视频，iOS手机无法播放，且PC段safari浏览器也无法播放。3.问题分析（1）safari不支持整个文件流，服务器必须支持分段请求。（2）safari对于文件流的请求需要包含一个请求头Range，和一个响应头Content-Range4.针对问题分析，进行文件分段传输，以下代码已经验证，可行，代码如下：packagecom.example.yonyou.dyp.com;impor
LLM之RAG实战（七）|使用llama_index实现多模态RAG文章目录LLM之RAG实战（七）|使用llama_index实现多模态RAG一、多模态RAG二、多模态LLM三、多模态嵌入四、多模态索引与检索五、多模态RAG实战转载自：LLM之RAG实战（七）|使用llama_index实现多模态RAGhttps://mp.weixin.qq.com/s/FVF09cEO5nUipcL9R8ydXQ一、多模态RAGOpenAI开发日上最令人兴奋的发布之一是GPT-4VAPI（https://platform.openai.com/docs/guides/vision）的发布。GPT-4V是一
3.2人类反馈强化学习（RLHF）RLHF是一种模型训练过程，应用于微调的语言模型，以进一步使模型行为与人类偏好和指令遵循保持一致。我们收集代表根据经验采样的人类偏好的数据，人类注释者可以选择他们更喜欢的两个模型输出中的哪一个。这种人类反馈随后用于训练奖励模型，该模型学习人类注释者的偏好模式，然后可以自动执行偏好决策。3.2.1人类偏好数据收集接下来，我们收集人类偏好数据以进行奖励建模。我们选择二进制比较协议而不是其他方案，主要是因为它使我们能够最大限度地提高收集提示的多样性。尽管如此，其他策略仍然值得考虑，我们将其留到未来的工作中。我们的注释过程如下。我们要求注释者首先编写提示，然后根据提供
DiffusionVideoEditing：基于音频条件扩散模型的语音驱动视频编辑code：GitHub-DanBigioi/DiffusionVideoEditing:Officialprojectrepoforpaper"SpeechDrivenVideoEditingviaanAudio-ConditionedDiffusionModel"paper：[2301.04474]SpeechDrivenVideoEditingviaanAudio-ConditionedDiffusionModel(arxiv.org)目录1介绍2背景3方法3.2模型架构3.3数据处理4实验5结论 1介绍本文
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Llama2是开源LLM发展的一个巨大里程碑。最大模型及其经过微调的变体位居HuggingFaceOpenLLM排行榜（https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard）前列。多个基准测试表明，就性能而言，它正在接近GPT-3.5（在某些情况下甚至超过它）。所有这些都意味着，对于从RAG系统到Agent的复杂LLM应用程序，开源LLM是一种越来越可行和可靠的选择。一、Llama-2–7B不擅长从文本到SQL 最小的Llama2模型（7B参数）有一个缺点是它不太擅长生成SQL，因此它不适用于结构化分析示
