继羊驼之后，又来了个以动物命名的模型，这次是大猩猩（Gorilla）。虽说目前LLM风头正旺，进展颇多，在各种任务中的性能表现也可圈可点，但这些模型通过API调用有效使用工具的潜力还亟待挖掘。即使对于今天最先进的LLM，比如GPT-4，API调用也是一项具有挑战性的任务，主要是由于它们无法生成准确的输入参数，并且LLM容易对API调用的错误使用产生幻觉。这不，研究人员搞了个Gorilla，一个经过微调的基于LLaMA的模型，它在编写API调用上的性能甚至超过了GPT-4。而当与文档检索器相结合时，Gorilla同样展示出了强大的性能，使用户更新或版本变化变得更加灵活。此外，Gorilla还大大
平板电脑的内置YouTube应用具有共享选项。例如:我在YouTube应用中观看视频，然后点击按钮分享。蓝牙、Googlemail和Dropbox出现在我面前。我想知道如何在此处列出我的应用？我的应用有哪个Intent过滤器？那么我如何获取视频网址？任何想法？谢谢。 最佳答案 这对我有用。将此Intent过滤器添加到您的list文件中，以使您的应用程序出现在youtube应用程序的共享列表中。然后要在您的Activity中检索它，请使用:Bundleextras=getIntent().getExtras();Stringvalue
平板电脑的内置YouTube应用具有共享选项。例如:我在YouTube应用中观看视频，然后点击按钮分享。蓝牙、Googlemail和Dropbox出现在我面前。我想知道如何在此处列出我的应用？我的应用有哪个Intent过滤器？那么我如何获取视频网址？任何想法？谢谢。 最佳答案 这对我有用。将此Intent过滤器添加到您的list文件中，以使您的应用程序出现在youtube应用程序的共享列表中。然后要在您的Activity中检索它，请使用:Bundleextras=getIntent().getExtras();Stringvalue
大家好我在对话框View中嵌入视频View时遇到问题一切正常，只是对话框中显示的视频比在Activity的其余部分中显示的要暗得多有什么想法吗？这里有一些代码button1main.setOnClickListener(newOnClickListener(){publicVideoViewvideoView=null;@OverridepublicvoidonClick(Viewv){//setupdialogDialogdialog=newDialog(CustomDialog.this);dialog.setContentView(R.layout.maindialog);//d
大家好我在对话框View中嵌入视频View时遇到问题一切正常，只是对话框中显示的视频比在Activity的其余部分中显示的要暗得多有什么想法吗？这里有一些代码button1main.setOnClickListener(newOnClickListener(){publicVideoViewvideoView=null;@OverridepublicvoidonClick(Viewv){//setupdialogDialogdialog=newDialog(CustomDialog.this);dialog.setContentView(R.layout.maindialog);//d
最近，MatthiasPlappert的一篇推文点燃了LLMs圈的广泛讨论。Plappert是一位知名的计算机科学家，他在HumanEval上发布了自己对AI圈主流的LLM进行的基准测试结果。他的测试偏向代码生成方面。结果令人大为不震撼，又大为震撼。意料之内的是，GPT-4毫无疑问霸榜，摘得第一。意料之外的是，OpenAI的text-davinci-003异军突起，拿了个第二。Plappert表示，text-davinci-003堪称一个「宝藏」模型。而耳熟能详的LLaMA在代码生成方面却并不出色。OpenAI霸榜Plappert表示，GPT-4的性能表现甚至比文献中的数据还要好。论文中GPT
videojs-flvjs是video.js的扩展，让video.js支持flv.js播放器，可以在video.js的techOrder里配置flvjs播放器。下面做了一个切换m3u8和flv直播流的简易工具：DOCTYPEhtml>htmllang="en">head>metacharset="UTF-8">metahttp-equiv="X-UA-Compatible"content="IE=edge">metaname="viewport"content="width=device-width,initial-scale=1.0">title>video+flv视频播放测试title>l
AlignyourLatents:High-ResolutionVideoSynthesiswithLatentDiffusionModels0.来源本文是阅读论文后的个人笔记，适应于个人水平，叙述顺序和细节详略与原论文不尽相同，并不是翻译原论文。如果想了解所有细节，建议移步arxiv。论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08818项目地址：https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/VideoLDM/1.整体结构本文基于图像生成领域的典型框架LDM，扩展到视频生成领域，且保留了其以低计算成本，在压缩后的低维潜空间内生成高
接着之前文章《模型杂谈：快速上手元宇宙大厂Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》一文中的话题，继续聊聊如何使用INT8量化的方式来让低显存的设备能够将模型运行起来。写在前面前几天，在知乎上看到《如何评价LLaMA模型泄露？》问题，因为正巧有事在忙，于是顺手用手头的机器跑了一个原版模型，写了一段简单的回答，附加了实际运行所需显存资源的图片。在折腾过程中，看到了上一篇文章中提到的社区项目“PyLLaMA”，能够比原版降低非常多显存资源，来将程序跑起来。因为手头机器的显存相对富裕，当时没有直接进行复现验证。随后，在后面陆续出现的知乎回答列表中，我看到了其他人也提到这个方案能够直接运行在8GB的
接着之前文章《模型杂谈：快速上手元宇宙大厂Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》一文中的话题，继续聊聊如何使用INT8量化的方式来让低显存的设备能够将模型运行起来。写在前面前几天，在知乎上看到《如何评价LLaMA模型泄露？》问题，因为正巧有事在忙，于是顺手用手头的机器跑了一个原版模型，写了一段简单的回答，附加了实际运行所需显存资源的图片。在折腾过程中，看到了上一篇文章中提到的社区项目“PyLLaMA”，能够比原版降低非常多显存资源，来将程序跑起来。因为手头机器的显存相对富裕，当时没有直接进行复现验证。随后，在后面陆续出现的知乎回答列表中，我看到了其他人也提到这个方案能够直接运行在8GB的
