摘要文章涉及了两个时间序列的任务：forecasting，imputation.对于预测任务：通过将时间序列编码为一系列数字，可以将时间序列预测任务转化为文本里面的next-token预测任务。在大规模预训练语言模型的基础上，文章提出了一些方法用于有效编码时间序列数据，并将离散分布的编码转换成灵活的连续分布（分布转换部分涉及到诸多统计学知识）。在数值补全任务中，文章展示了语言模型（LLMs）如何通过非数值文本自然处理缺失数据，无需插补，如何适应文本侧面信息，并回答问题以帮助解释预测。方法文章提出了LLMTime模型https://unit8co.github.io/darts/generate
简介官网 将原始LiDAR数据作为输入，利用LLMs卓越的推理能力，来获得对室外3D场景的全面了解，将3D户外场景认知重构为语言建模问题，如3Dcaptioning,3Dgrounding,3Dquestionanswering。实现流程 给定LiDAR输入L∈Rn×3L\in\R^{n\times3}L∈Rn×3，n是点的数量，使用VoxelNet获取LiDARFeature，考虑到计算成本，沿着z轴展平特征以生成鸟瞰图(BEV)FeatureFv∈Rc×h×wF_v\in\R^{c\timesh\timesw}Fv∈Rc×h×w，对于最大m个字符的文本输入T，使用LLaMA进行文本特征提
编写代码有bug是很正常的，通过编写完备的单元测试，可以及时发现问题，并且在后续的代码改进中持续观测是否引入了新的bug。对于追求质量的程序员，为自己的代码编写全面的单元测试是必备的基础技能，在编写单元测试的时候也能复盘自己的代码设计，是提高代码质量极为有效的手段。 在本系列前序的文章中已经介绍了CMake很多内容，本文是针对单元测试的外延。 本文主要介绍以下几个方面的内容： 1、何为单元测试 2、何为gtest 3、怎么使用gtest 4、怎么运行测试一单元测试是什么？ 单元测试（UnitTesting），一般指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证。最小可测试单元可以是指一
我需要更换/std:c++14旗INTERFACE目标（仅标题库）/std:c++17。Cmake不支持设置C++直接在VS中的17标志（请参阅如何在VS2017中使用CMAKE启用/std：C++17）所以我需要手动替换它。然而get_target_property(my_compile_flagsmylibCOMPILE_OPTIONS)要检索当前设置标志的列表，然后随后用/std替换/std：C++14：C++17不起作用：Interface_library目标可能只有白色属性。不允许属性“compile_options”。您可以通过target_compile_features(...
安装方法：见另外一篇文章https://blog.csdn.net/zhongxj183/article/details/118488629按照文章下载了离线gcc和OpenSSL，以及在cmake官网下载了最新版cmake-3.27.4.tar.gz顺利安装gcc和OpenSSL但执行编译cmake时，报错找不到OpenSSL解决方案：按照提示，配置-DCMAKE_USE_OPENSSL=OFF打开CMakeLists.txt，然后增加一行：set(CMAKE_USE_OPENSSLOFF)这行放在开头都行，位置不限然后再执行：./bootstrapmakemakeinstall最后成功安装
我们先从一个最简单的场景开始，这种场景就是只有一个源文件的场景。当然，对于单文件的场景我们可以直接通过gcc进行编译，但是为了说明CMake的用法，我们以此作为起点。后面我们会逐步介绍更加复杂的场景。目的很简单，主要是为了降低入门的门槛，然后让大家像上台阶一样，不知不觉的爬到泰山之巅。单文件的软件工程我们可以先创建一个目录，比如simple，然后在这个目录中创建一个名称为main.cpp的C++程序，程序代码如下所示。#includeintmain(intargc,char**argv){std::cout再创建一个名称为CMakeLists.txt的文件，这个文件正是cmake使用的文件。文
论文解读：Siren’sSongintheAIOcean:ASurveyonHallucinationinLargeLanguageModels核心要点针对大模型幻觉问题进行综述，从detection、explanation和mitigation三个方面进行介绍；对幻觉现象和评估基准进行归纳，分析现有的缓解幻觉的方法，讨论未来潜在的研究发展相关文献整理：https://github.com/HillZhang1999/llm-hallucination-survey一、什么是大模型的幻觉大模型幻觉的三种类型：生成的内容与输入存在冲突：Input-conflictinghallucination
题目FederatedLargeLanguageModel:APositionPaper作者ChaochaoChen,XiaohuaFeng,JunZhou,JianweiYin,XiaolinZheng来源arXiv主要工作FL与LLM结合的一个探索，从三个阶段来说明FL怎么和LLM结合其他摘要大规模语言模型（LLM）受到了广泛的关注，并应用在各个领域，但它们在现实场景中的发展面临挑战。这些挑战源于公共领域数据稀缺以及在私有领域数据方面需要维护隐私。为了解决这些问题，联邦学习（FL）已成为一项有前景的技术，它能够在保留分散数据的同时实现共同训练共享模型。我们提出了联邦大规模语言模型的概念，其
大家好，我是全栈小5，欢迎阅读文章！此篇是【话题达人】序列文章，这一次的话题是《自然语言处理的发展》文章将以博主的角度进行讲述，理解和水平有限，不足之处，望指正。目录背景发展线路研发关键词背景随着深度学习和大数据技术的进步，自然语言处理取得了显著的进步。人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。发展线路自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能（AI）领域的重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。自然语言处理的发展经历了几个重要的阶段1.早期阶段（1950年代-1980年
查找openssl的库find_package(OpenSSLREQUIRED)2.显示libssl和libcrypto路径message(${OPENSSL_CRYPTO_LIBRARY})message(${OPENSSL_SSL_LIBRARY})3.链接库link_libraries(${OPENSSL_CRYPTO_LIBRARY}${OPENSSL_SSL_LIBRARY})
