文章目录前言一、方案概述生成式模型微调三维重建二、技术方案1.3D-R2N2介绍2.神经辐射场（NeRF）介绍3.IntelAIAnalyticsToolkit4.3DGaussianSplatting三、3D-R2N2生成点云资产1.模型定义2.环境搭建2.图像转换四、基于NeRF的静态场景资产nerf-pytorch训练legoIntelPyTorch优化五、基于Instant-ngp的开销提升替代方案六、GaussianSplattingtile-based渲染的投影高斯算法引入三维高斯分布使用Intel®NeuralCompressor加速训练自适应密度控制的优化高斯的自适应控制总结前
几个月前我们就聊过RAG的经典方案解密Prompt系列14.LLMAgent之搜索应用设计。前几天刚看完openAI在DevDay闭门会议上介绍的RAG相关的经验，有些新的感悟，借此机会再梳理下RAG相关的优化方案。推荐直接看原视频（外网）ASurveyofTechniquesforMaximizingLLMPerformanceRAG最关键的一环其实不是LLM而是相关内容的召回，作为大模型推理的上文，优秀的内容召回应该满足以下条件：多样性和召回率：召回的内容要可以回答问题，并且内容丰富度，包括同一问题多个观点，多角度相关性和准确率：召回内容和问题相关，总不能召回100篇里面只有2篇和问题有关
MidJourney的Prompts介绍MidJourney的Prompts是MidJourney的核心之一，这也是我们后续使用MidJourney过程中最重要的工作内容，根据生成的图片，不断的优化我们的Prompts内容。那Prompts的中文意思是提示的意思。Prompts的提示语有很多，最基础的用法就是：/imagine prompt Text Prompt
1前言 UIToolkit简介 中介绍了样式属性，UIToolkit容器 和UIToolkit元素 中介绍了容器和元素，本文将介绍样式选择器（Selector），主要包含样式类选择器（ClassSelector）、C#类选择器（TypeSelector）、名称选择器（NameSelector）、通用选择器（UniversalSelector）、后代选择器（DescendantSelector）、子选择器（ChildSelector）、多重选择器（MultipleSelector）、伪类选择器（PseudoClass）等。样式选择器官方介绍见→USSselectors。2简单选择器
框架介绍【CRISPE】框架是由MattNigh提出并发布的提示词书写框架，共由五部分组成。这个框架（CRISPE）主要包括五个部分，用于指导用户向ChatGPT提问。首先，通过设定ChatGPT的角色（CapacityandRole），使其能够更好地理解问题背景。接着，提供充足的背景信息和上下文（Insight），帮助ChatGPT更好地理解问题。然后，明确地陈述问题或需求（Statement），让ChatGPT知道您期望得到的答案类型。此外，设定回答问题的个性（Personality），如使用特定的语言风格或结构。最后，如果问题较宽泛，可以要求ChatGPT提供多个答案或建议（Experi
AwesomeChatGPTPrompts——一个致力于提供挖掘ChatGPT能力的Prompt收集网站https://prompts.chat/第十六篇-AwesomeChatGPTPrompts-备份【英文】第十七篇-AwesomeChatGPTPrompts-备份-百度翻译【中文】高效提示词请参考,各种场景，2023-11-16内容如下(百度翻译)✂️充当Linux终端Contributedby:@fReference:https://www.engraved.blog/building-a-virtual-machine-inside/我希望你充当一个Linux终端。我会输入命令，你会
并非所有人都熟知如何与LLM进行高效交流。一种方案是，人向模型对齐。于是有了「Prompt工程师」这一岗位，专门撰写适配LLM的Prompt，从而让模型能够更好地生成内容。而另一种更为有效的方案则是，让模型向人对齐。这也是大模型研究中非常重要的问题，无论是GPT还是Claude，在对齐技术上花费大量的时间与精力。但，随着模型规模变大，基于训练的对齐技术也需要耗费更大量的资源。因此，我们提出另外的一种方案，即黑盒提示对齐优化技术（Black-boxPromptOptimization），通过优化用户指令，从输入角度对模型进行对齐。这种方法可以在不对LLM进行训练的情况下，大幅提升与人类偏好的对齐
论文题目：《Black-BoxPromptOptimization:AligningLargeLanguageModelswithoutModelTraining》论文链接：https://arxiv.org/abs/2311.04155github地址：https://github.com/thu-coai/BPOBPO背景介绍 最近，大型语言模型（LLM）在各种应用中都取得了显著的成功，比如文本生成，文生图大模型等。然而，这些模型往往与人类意图不太一致，这就需要对其进行额外的处理，即对齐问题。为了使LLM更好地遵循用户指令，现有的对齐方法（比如RLHF、RLAIF和DPO）主要侧重于
