目录项目介绍硬件介绍项目设计开发环境及工程目录总体流程图硬件初始化WiFiHTTPS请求TTS语音合成与播报cJSON解析TTS初始化语音合成与播报附加功能按键回调LVGL数据可视化显示功能展示项目总结👉【Funpack2-5】基于ESP32-S3-BOX-Lite的语音合成与播报系统👉Github:EmbeddedCamerata/esp-box-lite-bfans-tts项目介绍本项目基于ESP32-S3-BOX-Lite，使用esp-idf开发，连接WiFi并发出HTTPS请求，返回B站用户数据信息，再使用cJSON完成json数据解析，得到用户粉丝数，最后通过TTS实现语音合成与播报
前言如此前这篇文章《学术论文GPT的源码解读与微调：从chatpaper、gpt_academic到七月论文审稿GPT》中的第三部分所述，对于论文的摘要/总结、对话、翻译、语法检查而言，市面上的学术论文GPT的效果虽暂未有多好，可至少还过得去，而如果涉及到论文的修订/审稿，则市面上已有的学术论文GPT的效果则大打折扣原因在哪呢？本质原因在于无论什么功能，它们基本都是基于API实现的，而关键是API毕竟不是万能的，API做翻译/总结/对话还行，但如果要对论文提出审稿意见，则API就捉襟见肘了，故为实现更好的review效果，需要使用特定的对齐数据集进行微调来获得具备优秀review能力的模型继而
目录1.bug出现2.问题解决1.bug出现 给项目自定义Springboot-Starter的后,启动项目出现 java.lang.IllegalStateException:Unabletoreadmeta-dataforclass,导致项目无法启动,跟着断点打过去发现,源码加载starter的时候加载一个空字符串的className,com.kone.sp开头的都是加载成功的自定义starter2.问题解决 根据springboot自定义starter的原理,上面的className都是根据spring.factories中我们编写的类的全限定类名读取并注入的
2023的科技界，可以说是被大模型抢尽了风头（虚假的室温超导除外）。我们经历了和LLM对话，见证了它们逐渐进入各个领域，甚至开始感受到威胁。这一切，仅仅发生在一年之内。当然了，基于大语言模型的原理，它诞生之时就有的一些毛病到现在也没有完全改正。比如偏见（或包含不良信息）、幻觉（编造不存在的事情）、推理能力仍然比较弱（尽管有了stepbystep），还有一个问题是LLM倾向于迎合使用者的观点（阿谀奉承）。第一个问题比较严重，因为它违背了大众的价值观。而幻觉这个问题也在不久前被全网讨论，并导致Meta团队发布的Galactica大模型遭受争议、被迫下线。作为一个早于ChatGPT发布，又具有强大能
我正在使用Java中的Selenium制作应用程序。我一直收到此错误，我一直在互联网上搜索以找出问题所在，但我找不到任何东西。请帮忙。这是我的build.gradle:android{compileSdkVersion26defaultConfig{applicationId"luke.luke.seleniumtest"minSdkVersion15targetSdkVersion26versionCode1versionName"1.0"testInstrumentationRunner"android.support.test.runner.AndroidJUnitRunner"
我有一个非常具体的问题。我正在尝试与我的一个friend一起创建一个用于教育目的的Android应用程序。问题是，我的处理器不支持VT-x，这对于使用AVD来说是必不可少的，而且我的Android手机相当旧，所以它真的不能用太多。因此，我想到的一个解决方案是使用VirtualBox创建一个32位Android虚拟机并在那里测试我的应用程序。问题是，与实际的Android设备和AVD不同，据我所知，VirtualBoxAndroidVM没有明显的方式连接AndroidStudio来测试每个新的应用程序构建。因此，我所要求的正是:一种在我在VirtualBox上创建的Android虚拟机中
关于大模型注意力机制，Meta又有了一项新研究。通过调整模型注意力，屏蔽无关信息的干扰，新的机制让大模型准确率进一步提升。而且这种机制不需要微调或训练，只靠Prompt就能让大模型的准确率上升27%。作者把这种注意力机制命名为“System2Attention”（S2A），它来自于2002年诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的畅销书《思考，快与慢》中提到的心理学概念——双系统思维模式中的“系统2”。所谓系统2是指复杂有意识的推理，与之相对的是系统1，即简单无意识的直觉。S2A通过提示词对Transformer中的注意力机制进行了“调节”，使模型整体上的思考方式更接近系统2。有网友形容，这种机制像
掀桌子的SegmentAnything本来不打算再发关于分割的相关内容的，但是13小时前，2023年4月5号，MetaAI在Arxiv网站发布了文章《SegmentAnything》，并将SAM模型代码和数据开源。作为通用的分割网络，SAM或许将成为，甚至是已经成为了CV届的ChatGPT。简简单单的两个词SegmentAnything，简单粗暴却不失优雅。说一些题外话，大概2023年初这段时间，ChatGPT访问量在国内迅速爆发（当然需要一些魔法），这个基于Transformer的大型预训练模型，直接就把NLP研究者们的饭桌给掀翻了（此处应该有乌鸦哥）。OpenAI的ChatGPT满足了我小
大型语言模型（LLM）很强已经是一个不争的事实，但它们有时仍然容易犯一些简单的错误，表现出较弱的推理能力。举个例子，LLM可能会因不相关的上下文或者输入提示中固有的偏好或意见做出错误的判断。后一种情况表现出的问题被叫做「阿谀奉承」，即模型与输入保持一致。有没有方法来缓解这类问题呢？有些学者试图通过添加更多监督训练数据或通过强化学习策略来解决，但这些无法从根本上解决问题。近日Meta研究者在论文《System2Attention(issomethingyoumightneedtoo)》中认为，根本问题在于Transformer本身固有的构建方式，尤其是其注意力机制。也就是说，软注意力既倾向于将概
