👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖将AI融入CG特效工作流，体验极致的效率提升BV1pP411r7HY这是B站UP主@特效小哥studio和@拓星研究所联合投稿的一个AI特效短篇「Flower」以及幕后制作花絮。在前2分钟的特效视频里，一片废土之上，机器人手持一朵紫色的小花，穿越漫长的激流终于来到一片花海，并最终殒身在目的地(实话说，最后一个镜头还是很震撼的)。在其后5分钟的视频内，UP主们分享了团队如何只在5天内完成本次制作，以及将哪些AI技术融入了影视制作的工作流。不同于一般的toyproject，这是真正的业内视角，探索人和AI如何更好地配合：剧本设计
2023年2月24日更新：我们刚刚推出了Llama2 -有关最新信息的更多信息，请参阅我们关于Llama2的博客文章。作为Meta致力于开放科学的一部分，今天我们公开发布LLaMA（大型语言模型MetaAI），这是一种最先进的基础大型语言模型，旨在帮助研究人员推进人工智能这一子领域的工作。更小、性能更高的模型（例如LLaMA）使研究界中无法访问大量基础设施的其他人能够研究这些模型，从而进一步实现这一重要且快速变化的领域的访问民主化。在大型语言模型空间中训练像LLaMA这样的小型基础模型是可取的，因为它需要更少的计算能力和资源来测试新方法、验证其他人的工作并探索新的用例。基础模型在大量未标记数据
要在一个Python文件中调用其他Python文件中的方法，可以使用Python的模块导入功能。模块是一个包含Python定义和语句的文件，可以被其他Python程序导入和使用。假设我们有两个Python文件，一个是file1.py，另一个是file2.py。如果我们想在file1.py中调用file2.py中的方法，我们可以按照以下步骤进行操作：1.在file2.py中定义一个或多个方法，例如：defmy_function():print("Hellofromfile2!")2.在file1.py中导入file2.py，例如：importfile23.现在，我们可以在file1.py中调用f
LLMs：Chinese-LLaMA-Alpaca-2(基于deepspeed框架)的简介、安装、案例实战应用之详细攻略导读：2023年07月31日，哈工大讯飞联合实验室，发布Chinese-LLaMA-Alpaca-2，本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发，是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目，开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关模型支持FlashAttenti
🦉AI新闻🚀Meta推出新一代AI编码工具CodeLlama，助力程序员提高开发效率摘要：Meta推出CodeLlama，这是一个基于Llama2语言模型打造的AI编码工具，能够生成新的代码并调试人类编写的工作。CodeLlama可根据代码核自然语言提示生成代码，也可以根据指定的代码进行完善和调试。Meta表示，在基准测试中，CodeLlama优于目前公开可用的LLM模型，并凭借着53.7%的准确编写代码得分和56.2%在MBPP上的得分，在代码编写方面具有一定优势。CodeLlama将通过GitHub免费开放，并推出三种不同参数的版本。该新闻受众广泛，技术和编程领域的读者对于这种能够提升开发
概述有些python包在pypi上的wheel文件年代久远，且平台不齐全，例如：webrtcvad因此需要利用setup.py进行安装本文还提供了Python3.7下，webrtcvad的最新版本（2.0.11.dev0，最后一次更新是2021年2月）的win_amd64和linux_armv7l架构wheel文件的下载链接链接：https://pan.xunlei.com/s/VNNarY2ackt_NZSmMRcOja8eA1#提取码：wj6g安装以webrtcvad为例，先进入webrtcvad的GitHub地址，下载项目，然后unzippy-webrtcvad-master.zipcd
LLMs之LLaMA-2：源码解读之所有py文件(包括example_text_completion.py/example_chat_completion.py+model.py/generation.py/tokenizer.py)目录一、llama2源码解读—推理功能—(example_text_completion.py/example_chat_completion.py)1、源码解读(example_text_completion.py文件)利用预训练好的语言模型基于文本提示实现生成文本任务运行脚本命令#1.0、main函数使用预训练模型生成文本#1.1、先通过Llama.build
PapernameCodeLlama:OpenFoundationModelsforCodePaperReadingNotePaperURL:https://ai.meta.com/research/publications/code-llama-open-foundation-models-for-code/ProjectURL:https://about.fb.com/news/2023/08/code-llama-ai-for-coding/BlogURL:https://ai.meta.com/blog/code-llama-large-language-model-coding/Co
LLMs：LangChain-Chatchat(一款可实现本地知识库问答应用)的简介(支持ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs)、安装、使用方法之详细攻略目录LangChain-Chatchat的简介1、原理图解2、文档处理实现流程3、模型支持(1)、LLM模型支持(2)、Embedding模型支持LangChain-Chatchat的安装1、镜像部署T1、基于AutoDL平台云端部署镜像第一步，注册AutoDL，并选择租赁合适的服务器套餐(按时计费)第二步，创建镜像第1个终端，启动LLM服务第2个终端，启动API服务第3个终端，启动WebUI服务T2、Docker镜像本地部署
首先打开anacondapowershellprompt（以管理员模式打开）输入ui文件的绝对路径，回车运行其次输入dir查看ui文件信息最后输入命令：pyuic6password_generate.ui-opassword_generate.py，即可完成ui文件转换成py文件。 在该文本路径下生产了相应的py文件
