智能体研究又取得了新成绩！最近，来自北大、北邮、UCLA和BIGAI的研究团队联合发表了一篇论文，介绍了一个叫做Jarvis-1的智能体。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.05997.pdf从论文标题来看，Jarvis-1的Buff可谓拉满了。它是个多模态+记忆增强+多任务处理的开放世界语言模型，玩儿「我的世界」游戏堪称一绝。图为Jarvis-1解锁我的世界科技树在论文摘要中，研究人员表示，在开放世界，通过多模态来观测并实现类人的规划能力以及控制能力，是功能更强的通用智能体的一个重要里程碑。要知道，用现有的方法确实可以处理开放世界中的某些长线任务。然而，开放世界中

第一章两向量向量积向量积定义：axb=|a||b|sin几何意义：平行四边形面积性质：两向量共线的充分必要条件是axb=0数乘：分配律：求法：行列式三向量混合积混合积定义：对于一个六面体,边长为a,b,c，则其体积为性质：三向量共面的充分必要条件是混合积为0交换律  求法：行列式拓展：cram法则三向量的双重向量积求法：拓展：拉格朗日恒等式jacobi恒等式第二章平面曲线的方程曲线方程：点满足某方程，点的集合构成曲线向量式参数方程：向径由某个参数决定常见参数方程：外摆线：内摆线：渐展线：曲面的方程 曲面的方程：满足方程的点（x,y,z）在曲面上，曲面上的任意一点（x,y,z）满足方程向量式参数

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.08046.pdfGitHub地址：https://github.com/PKU-YuanGroup/Chat-UniViHuggingface地址：https://huggingface.co/Chat-UniViDemo地址：https://huggingface.co/spaces/Chat-UniVi/Chat-UniVi图1Chat-UniVi在图片、视频上的17个基准上达到先进的性能具体来说，北京大学和中山大学的研究人员提出了一种名为Chat-UniVi的统一的视觉语言方案，其能通过统一的视觉表征同时处理图片任务和视频

感谢各位读者的支持，书籍目前已上市各大电商平台。-----------2022年9月11日创建---------  ARKit是苹果公司在前沿科技领域的重大技术布局，也是目前移动领域AR应用开发引擎标杆。得益于良好的软硬件生态整合，ARKit运动跟踪稳定性好、性能消耗低、功能特性丰富，利用它可以开发出令人惊艳的AR应用。ARKit支持iPhone和iPad设备，并且可以预见，其也必将支持即将面世的iGlass眼镜设备。  本书是《ARFoundation增强现实开发实战（ARCore版）》的姊妹版，讲述利用ARKit进行iOS/iPadOS平台的AR应用开发，从AR技术概念、原理、理论脉络到各

10-151查询2018年以后出版的图书的全部信息本题目要求编写SQL语句，检索出图书表中所有2018年以后出版的图书的全部信息。注意：包括2018年的。要求：请使用year函数计算年份。select*from图书whereyear(出版日期)>201710-152查询图书表中李凯所著的图书，要求查询结果中包括条形码，书名，作者，出版社4列。这本题目要求编写SQL语句，查询图书表中李凯所著图书，要求查询结果中包括条形码，书名，作者，出版社4列。提示：请使用SELECT语句作答。select条形码,书名,作者,出版社from图书where作者='李凯'10-153B1-7查找每位领导的直接下属数

最近，来自北大的研究人员提出了一种全新的视觉语言大模型——Video-LLaVA，为alignmentbeforeprojection提供了新颖的解决方案。与以往的视觉语言大模型不同，Video-LLaVA关注的是提前将图片和视频特征绑定到统一个特征空间，使LLM能够从统一的视觉表示从学习模态的交互。此外，为了提高计算效率，Video-LLaVA还联合了图片和视频进行训练和指令微调。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.01852.pdfGitHub地址：https://github.com/PKU-YuanGroup/Video-LLaVAHuggingface地址

北大编程网格【作业题】题目答案整理一些作业题的汇总，持续更新中。有需要的小伙伴可以留言或者私信我。下面列举的题都成功编译通过的，一共如下的61个题目的答案（53页），都是成功编译通过的，质量很高。目录北大编程网格【作业题】题目答案整理作业1HelloWorld基础读写A+B问题计算(a+b)*c的值作业2与圆相关的计算计算(a+b)/c的值计算分数的浮点数值用边长求三角形面积苹果大战虫子甲流疫情死亡率温度表达转化作业3计算邮资点和正方形的关系年龄与疾病奇数求和自由下落的球统计满足条件的4位数个数作业4数组逆序学分绩点数值统计分析约瑟夫问题实现冒泡排序输出前k大的数奇数单增序列区间合并作业5矩阵

 目录一、以太坊中的三种树二、状态树、交易树和收据树的区别三、交易树和收据树的用途        1.交易树和收据树的用途        2.如何实现复杂的查询操作        3.以太坊中BloomFilter的用途四、以太坊的运行过程 一、以太坊中的三种树    在以太坊中，存在三种基于树的数据结构——状态树、交易树和收据树。所有的交易会组成一棵Merkletree，叫交易树，交易树类似于比特币系统中的Merkletree。此外，以太坊中还增加了收据树，每个交易执行完之后会形成一个记录这个其相关信息的收据，交易树和收据树上面的节点是一一对应的。增加这个收据树的目的是便于快速查询执行的结果

大语言模型在各类NLP下游任务上都取得了显著进展，各种垂直领域大模型更是如雨后春笋般层出不穷。然而在DevOps领域，却迟迟没有相关大模型问世。为填补这方面的空白，蚂蚁集团联合北京大学发布了面向中文DevOps领域的首个开源大语言模型，即DevOps-Model。该大模型旨在帮助开发人员在软件开发和运维的整个生命周期中提高效率，最终目标是实现在DevOps流程中面临任何问题时，都可以通过向DevOps-Model提问来获取解决方案！当前已经开源了7B和14B两种规格的Base和Chat模型，同时还开源了对应的训练代码。此外，为了有效评估DevOps领域大模型的性能，我们同时发布了首个面向Dev

在大模型时代，高质量的代码生成已经强大到，让人惊叹。从通过HumEval中67%测试的GPT-4，到近来各种开源大模型，比如CodeLlama，有望成为码农编码利器。然而，现实中，程序员们不会精炼表达需求，因此误导、限制了LLM生成优秀代码的能力。说白了，大模型代码能力行不行，取决于你的提示妙不妙。对此，来自北大实验室的研究团队提出了，通过与LLM聊天来细化需求的方法——ChatCoder。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.00272.pdf具体来说，他们设计了一种聊天方案，大模型引导用户细化需求表达，进而比以前更精确、更完整，同时提高了大模型的性能。大模型是「码