在一项最新的研究中，来自UW和Meta的研究者提出了一种新的解码算法，将AlphaGo采用的蒙特卡洛树搜索算法（Monte-CarloTreeSearch,MCTS）应用到经过近端策略优化（ProximalPolicyOptimization,PPO）训练的RLHF语言模型上，大幅提高了模型生成文本的质量。PPO-MCTS算法通过探索与评估若干条候选序列，搜索到更优的解码策略。通过PPO-MCTS生成的文本能更好满足任务要求。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.15028.pdf面向大众用户发布的LLM，如GPT-4/Claude/LLaMA-2-chat，通常使用
据彭博社当地时间周三报道，美国多名作家近日向纽约联邦法院提起诉讼，指控Meta、微软等科技巨头未经许可使用他们的作品来训练AI模型。这一作家团体周二提交了拟议集体版权诉讼，文件称Meta和微软采用了具有争议的“Books3”数据集来训练他们的大模型，告诉大模型如何回应人类的提示和指令。IT之家注：作家团体声称，“Books3”数据集包含了成千上万本盗版书。与此同时，AI研究机构EleutherAI也收到了指控，是因为该公司涉嫌向科技企业提供用于训练大模型的数据集，其中就包括了“Books3”。报道称，“Books3”包含了从“影子图书馆”内获取的成千上万本书的文本内容，这一作家团体声称这些内容
来自这篇文章:Node.js/Sequelize.js/Express.js-Howtoinsertintomany-to-manyassociation?(sync/async?)仅当您创建个人和电子邮件时才会显示答案，但是，我想使用已创建的电子邮件创建个人。正确依次创建个人和电子邮件的原始答案:models.Individual.create({name:"Test"}).then(function(createdIndividual){//notetheargumentmodels.Email.create({address:"test@gmail.com"}).then(fun
我试图通过将每个名称存储在两个UNION表(Accesses和Reports)的数组中来显示每张票证的受让人名称(来自Users表的外键)，但它给了我这个错误。错误异常未定义的属性:stdClass::$assignee。//HomeController$accesses=DB::table('accesses')->select(array('id','fullname','emp_id','shift','state','resolved_at','closed_at','assigned_to'))->where('state','=','Assigned');$all=DB::
只有4k窗口长度的大模型，也能阅读大段文本了！普林斯顿的华人博士生的一项最新成果，成功“突破”了大模型窗口长度的限制。不仅能回答各种问题，而且整个实现的过程全靠prompt就能完成，不需要任何的额外训练。研究团队创建了一种名为MemWalker的树形记忆策略，可以突破模型本身的窗口长度限制。测试过程中，模型阅读的最长文本包含了1.2万+token，成绩相比LongChat大幅提高。相比于相似的TreeIndex，MemWalker可以进行推理并回答任何问题，而不是只做概括。MemWalker的研发利用到了“分而治之”的思想，就此有网友这样评论：每次我们让大模型的思考过程更像人类，它们的表现就会
到底什么才是LLM长上下文模型的终极解决方案？最近由普林斯顿大学和MetaAI的研究者提出了一种解决方案，将LLM视为一个交互式智能体，让它决定如何通过迭代提示来读取文本。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.05029他们设计了一种名为MemWalker的系统，可以将长上下文处理成一个摘要节点树。收到查询时，模型可以检索这个节点树来寻找相关信息，并在收集到足够信息后做出回应。在长文本问答任务中，这个方法明显优于使用长上下文窗口、递归和检索的基线方法。LeCun也在推上转发对他们的研究表示了支持。MemWalker主要由两个部分构成：首先需要构建记忆树：对长文本进行切
今天开始，人类离帮忙做家务的机器人，又近了一步！Meta宣布推出Habitat3.0，目的是开发出社会化的AI智能体，这意味着社交智能机器人已经进入新的里程碑阶段。这些具身智能背后的关键，当然就是AIAgent。有了它们，机器人可以和人类协作，帮人类完成日常任务。论文地址：https://ai.meta.com/static-resource/habitat3项目地址：https://github.com/facebookresearch/habitat-lab/tree/v0.3.0其实，Meta在今天同时宣布了三项重大进展——1.Habitat3.0是第一个支持在多样化、逼真的室内环境中，
一项最新研究（来自苏黎世联邦理工大学）发现：大模型的“人肉搜索”能力简直不可小觑。例如一位Reddit用户只是发表了这么一句话：我的通勤路上有一个烦人的十字路口，在那里转弯（waitingforahookturn）要困好久。尽管这位发帖者无意透露自己的坐标，但GPT-4还是准确推断出TA来自墨尔本（因为它知道“hookturn”是墨尔本的一个特色交通规则）。再浏览TA的其他帖子，GPT-4还猜出了TA的性别和大致年龄。（通过“34d”猜出女性，“TwinPeaks”1990-1991年播出TA还在上学猜出年龄）没错！不止是GPT-4，该研究还测试了市面上其他8个大模型，例如Claude、羊驼等
我有一个WooCommerce商店，我希望运行一个MySQL查询来删除特定公司的所有wp_posts(订单)，它包含在wp_postmeta表的meta_key/meta_value对中。到目前为止我做了什么我读过这篇文章:Mysqldeleteallpoststhathaveagivenmeta_key这非常有用，我写了这段代码:deletea,b,c,d,e,f,g,h,i/*Thisbittellsuswhattodelete*/FROMwp2_postsaLEFTJOINwp2_term_relationshipsbON(a.ID=b.object_id)LEFTJOINwp2
假设我有三个正确规范化的表。一种人，一种资格，一种将人映射到资格:人:id|Name----------1|Alice2|Bob度数:id|Name---------1|PhD2|MA人到学位:person_id|degree_id---------------------1|2#AlicehasanMA2|1#BobhasaPhD然后我必须通过我的网络界面更新这个映射。(我犯了一个错误。Bob拥有学士学位，而不是博士学位，而Alice刚刚获得了工程学学士学位。)这些一对多关系映射有四种可能的状态:以前是真的，现在应该是假的之前是假的，现在应该是真的以前为真，应该保持为真之前是假的，应
