大语言模型因其强大而通用的语言生成、理解能力，展现出了成为通用智能体的潜力。与此同时，在开放式的环境中探索、学习则是通用智能体的重要能力之一。因此，大语言模型如何适配开放世界是一个重要的研究问题。北京大学和北京智源人工智能研究院的团队针对这个问题提出了LLaMA-Rider，该方法赋予了大模型在开放世界中探索任务、收集数据、学习策略的能力，助力智能体在《我的世界》（Minecraft）中自主探索获取知识并学习解决各种任务，提升智能体自主能力和通用性。自主探索开放世界论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.08922代码链接：https://github.com/PKU-
论文信息标题：OnMovingObjectSegmentationfromMonocularVideowithTransformers作者：来源：ICCV时间：2023代码地址：暂无Abstract通过单个移动摄像机进行移动对象检测和分割是一项具有挑战性的任务，需要了解识别、运动和3D几何。将识别和重建结合起来可以归结为融合问题，其中需要结合外观和运动特征来进行分类和分割。在本文中，我们提出了一种用于单目运动分割的新颖融合架构-M3Former，它利用Transformer的强大性能进行分割和多模态融合。由于从单目视频重建运动是不适定的，我们系统地分析了该问题的不同2D和3D运动表示及其对分割
参考：本项目 https://github.com/PromtEngineer/localGPT模型 https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGML云端知识库项目：基于GPT-4和LangChain构建云端定制化PDF知识库AI聊天机器人_Entropy-Go的博客-CSDN博客 1.摘要 相比OpenAI的LLMChatGPT模型必须网络连接并通过APIkey云端调用模型，担心数据隐私安全。基于Llama2和LangChain构建本地化定制化知识库AI聊天机器人，是将训练好的LLM大语言模型本地化部署，在没有网络连接的情
关于Llama下载相关-小白踩坑1、直接在官网申请（需要梯子）：https://ai.meta.com/llama/https://ai.meta.com/llama/申请的时候注意一定要点击下一步，我在这个上面踩过坑，申请过九九八十一次，一直没有收到邮件，结果就是因为…没有点击下一步（没文化真可怕，对英语单词不敏感）2、huggingface上面也是有很多链接meta-llama(MetaLlama2)(huggingface.co)https://huggingface.co/meta-llama3、GPU安装过程可以参考：Llama2模型申请与本地部署详细教程_哔哩哔哩_bilibili
【问题】uniapp中使用video标签展示视频，在浏览器展示正常，但是运行到安卓真机、或者手机上显示小黑块，无法正常显示示例代码如下：video preload="auto" autoplay="autoplay" :src="`${imgUrl}${item.rowId}?appToken=${appToken}`" //完整src示例如下： //http://192.168.xx.xx:8888/file/api/v1/file/preview/adadad9d-5aad-4aac5-bd59-2a012f71d6cc >/video>展示效果如下：【解决】不在标签内直接使用标签，而是使
之前在 stream_component_open() 里面的 decode_start() 函数开启了 video_thread 线程，如下：video_thread 线程主要是负责 解码 PacketQueue 队列里面的 AVPacket 的，解码出来 AVFrame，然后丢给入口滤镜，再从出口滤镜把 AVFrame 读出来，再插入 FrameQueue 队列。流程图如下：video_thread() 函数里面有几个 CONFIG_AVFILTER 的宏判断，这是判断编译的时候是否启用滤镜模块。默认都是启用滤镜模块的。下面来分析一下 video_thread() 函数的重点逻辑，如下：v
随着美国政府发布全新的AI法规，全球关于AI是否安全的大讨论，也再次推向高潮。OpenAI联合创始人兼首席科学家IlyaSutskever在采访时表示，ChatGPT可能是有意识的，超级AI将会成为一种潜在风险。而OpenAICEOSamAltman最近在剑桥参加活动时，甚至遭到了激进分子的强烈抵制，在大礼堂里当面被砸场子。活动开始前，就有少数抗议者聚集在外面，举着标语，要求停止AI竞赛。期间，一些抗议者甚至在阳台上悬挂横幅、扔下传单，场面一度十分混乱。不过，见惯了大场面的SamAltman倒是很镇定。他在演讲中表示，即便未来AI模型足够强大，但也需要巨大的算力才能运行。如果提高了算力门槛，能
简言有的时候想截取视频某一秒的视频画面。手动截取操作麻烦，还得时刻关注视频播放时间。于是，我搞出来了一个根据视频自动截取特定时间描述的页面。效果实现步骤获取视频对象根据视频时长生成时间选择表单根据表单选择的时间和视频地址，利用canvas和vido元素生成某一帧的视频画面图片图片实现下载源码DOCTYPEhtml>htmllang="en">head>metacharset="UTF-8">metahttp-equiv="X-UA-Compatible"content="IE=edge">metaname="viewport"content="width=device-width,initia
虽然Meta的Llama2在AI领域引起了广泛关注，但34b模型却缺席了相当长一段时间。对于许多人来说，这个34b模型是运行本地LLM的理想选择，因为它与使用4位量化的单个4090GPU兼容。我一直在热切地等待Meta发布这个特定的模型。幸运的是，Meta最近推出了CodeLlama，这是一个针对编码相关任务训练的专门模型。然而，根据他们的论文，由于原始Llama2模型是在2t个令牌上训练的，因此它在原始Llama2的34b个令牌上额外训练了500b个令牌。Codellama仅在训练期间添加了额外的500b令牌，并且从概念上讲将针对各种下游领域进行进一步微调。在这篇博文中，我将引导您完成微调C
群晖NAS：DSVideo、Jellyfin等视频电影电视剧海报、背景墙搜刮器本文只使用豆瓣插件方式，系统默认的TheMovieDatabase好注册，但是授权码输入后域名不通过，很麻烦。1、插件地址：https://www.aliyundrive.com/s/ufd7MtwspvU提取码:660i点击链接保存，或者复制本段内容，打开「阿里云盘」APP，无需下载极速在线查看，视频原画倍速播放。2、使用方式：勾选使用-确定3、重建索引设置-视频库-选择后编辑-勾选-确定如果没有设置视频库，则不需要，新建时候，注意勾选使用【看步骤4】4、完成效果还在重构中，完成的会全部替换成背景墙（构建有点慢）就
