人人都知，让ChatGPT称霸天下的秘密武器，就是人类反馈强化学习（RLHF）。而现在，MetaAI等机构的爆火研究LIMA直接打破这一规则，直言RLHF并没有那么重要！论文一出，直接在AI圈炸了锅！就连LeCun忍不住发推炫一番：LIMA：LLaMa-65B+1000监督样本=GPT-4/Bard级别的性能。正如标题所称，LIMA是「LessisMoreforAlignment」，暗示着一个强大的预训练AI模型，通过几个样本就足以实现高质量的结果。而LIMA仅在1000个精心挑选的样本上微调LLaMa-65B，而且无需RLHF，就实现了与GPT-4和Bard相媲美的性能。论文地址：https
在语音方面，Meta又达到了另一个LLaMA级的里程碑。今天，Meta推出了一个名为MMS的大规模多语言语音项目，它将彻底改变语音技术。MMS支持1000多种语言，用圣经训练，错误率仅为Whisper数据集的一半。只凭一个模型，Meta就建起了一座巴别塔。并且，Meta选择将所有模型和代码开源，希望为保护世界语种的多样性做出贡献。在此之前的模型可以覆盖大约100种语言，而这次，MMS直接把这个数字增加了10-40倍！具体来说，Meta开放了1100多种语言的多语种语音识别/合成模型，以及4000多种语言的语音识别模型。与OpenAIWhisper相比，多语言ASR模型支持11倍以上的语言，但在
在《圣经》中有一个巴别塔的故事，说是人类联合起来计划兴建一座高塔，希望能通往天堂，但神扰乱了人类的语言，计划也就因此失败。到了今天，AI技术有望拆除人类语言之间的藩篱，帮助人类造出文明的巴别塔。近日，Meta的一项研究向这个方面迈出了重要一步，他们将新提出的方法称为MassivelyMultilingualSpeech（超多语言语音/MMS），其以《圣经》作为训练数据的一部分，得到了以下成果：在1107种语言上用wave2vec2.0训练得到了一个有10亿参数的多语言语音识别模型，相比于OpenAI的Whisper模型，其错误率降低了50%以上。 单个音频合成模型就支持这1107种语言的文本转
作者：AnirbanRahut、AbhinavSharma、YichenShen、AhsanulHaque原文链接：https://engineering.fb.com/2023/05/16/data-infrastructure/mysql-raft-meta/译者：ChatGPT责编：张红月MySQLRaft是MySQL数据库中一种基于Raft协议的分布式一致性复制机制。近日，Meta技术团队分享了他们基于Raft协议在数据库基础设施方面的实践与创新，并打算取代当下使用的MySQL半同步数据库（原文是用semisynchronousdatabases，责编认为该处应该是指半同步复制）。本文
我正在运行FirstStepswithCeleryTutorial.我们定义以下任务:fromceleryimportCeleryapp=Celery('tasks',broker='amqp://guest@localhost//')@app.taskdefadd(x,y):returnx+y然后调用它:>>>fromtasksimportadd>>>add.delay(4,4)但我收到以下错误:AttributeError:'DisabledBackend'objecthasnoattribute'_get_task_meta_for'我正在运行celeryworker和rabbi
我正在运行FirstStepswithCeleryTutorial.我们定义以下任务:fromceleryimportCeleryapp=Celery('tasks',broker='amqp://guest@localhost//')@app.taskdefadd(x,y):returnx+y然后调用它:>>>fromtasksimportadd>>>add.delay(4,4)但我收到以下错误:AttributeError:'DisabledBackend'objecthasnoattribute'_get_task_meta_for'我正在运行celeryworker和rabbi
有没有什么巧妙的解决方案可以将静态文件存储在Flask的应用程序根目录中。robots.txt和sitemap.xml预计会在/中找到，所以我的想法是为它们创建路由:@app.route('/sitemap.xml',methods=['GET'])defsitemap():response=make_response(open('sitemap.xml').read())response.headers["Content-type"]="text/plain"returnresponse一定有更方便的:) 最佳答案 最好的方法是将
有没有什么巧妙的解决方案可以将静态文件存储在Flask的应用程序根目录中。robots.txt和sitemap.xml预计会在/中找到，所以我的想法是为它们创建路由:@app.route('/sitemap.xml',methods=['GET'])defsitemap():response=make_response(open('sitemap.xml').read())response.headers["Content-type"]="text/plain"returnresponse一定有更方便的:) 最佳答案 最好的方法是将
Mac上的命令键的VK_[key]代码是什么(如果存在)？我正在尝试让机器人(java机器人)按下命令键。我正在使用命令keyPress()，我需要知道mac上命令键的整数键码。 最佳答案 KeyEvent.VK_META，键代码为157，是Java的虚拟键，映射到Mac命令键。 关于JavaRobotKeypress命令键，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1541
Mac上的命令键的VK_[key]代码是什么(如果存在)？我正在尝试让机器人(java机器人)按下命令键。我正在使用命令keyPress()，我需要知道mac上命令键的整数键码。 最佳答案 KeyEvent.VK_META，键代码为157，是Java的虚拟键，映射到Mac命令键。 关于JavaRobotKeypress命令键，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1541
