杨净艳艳发自凹非寺量子位|公众号QbitAI何恺明团队又上新了。这次，他们的成果围绕当下最火的AIGC背后的CLIP展开。——只在该模型的极简结构上，施加了一个简单的mask，就让新模型的速度快了3.7倍。同时，性能还可以做到不降反升。团队表示，希望他们的工作能帮助未来视觉语言模型实现规模化。这波，让大家直呼：不愧是何恺明，还是熟悉的味道啊～是的，还是“大道至简”的feel。就连论文也一如既往，短短12页，一行公式也没有。一起来拜读吧。引入类似MAE的mask本文提出了一个用来训练CLIP的快速、简单且有效的方法FLIP。FastLanguage-ImagePre-training（快速文本-
面对快速迭代和发展的人工智能（AI），包括马斯克和扎克伯格在内的世界顶尖技术大牛们，往往分别持有着迥然不同、甚至存在巨大分歧的看法。最近，我们邀请200多家公司的开发团队负责人，介绍了他们在项目中采用人工智能的情况。他们普遍表示，AI让其项目产品的面市速度提高了约2.5倍。作为StepsizeAI的工程主管，我亲身经历了各种AI增强型软件，在现代化开发中大显身手的场景。下面，我将为大家介绍6款工程师团队常用的高效AI工具。1、SourcegraphCodySourcegraphCody能够通过人工智能来加速代码的整个编写过程。该工具可以阅读、理解并回答任何关于调用代码库、以及内部文档的问题。上
据BleepingComputer消息，云安全公司Wiz近期披露，微软人工智能研究部门在向公共GitHub存储库贡献开源人工智能学习模型时意外泄露了38TB的敏感数据。Wiz的安全研究人员发现，一名微软员工无意中共享了因配置错误而泄露敏感信息的AzureBlob存储桶URL。微软认为这是由于使用过于宽松的共享访问签名（SAS）令牌，该令牌能对共享文件进行完全的控制，进而能以不可监控和撤销的方式进行数据共享。Wiz的研究人员警告称，由于缺乏监控和治理，SAS令牌存在安全风险，应尽可能限制其使用，由于微软没有提供在Azure中集中管理的方式，这些令牌非常难以跟踪。Wiz发现，泄露的信息包括属于微软
我想快速、平稳地从已弃用的推送通知常量过渡。我知道实现远程和本地通知的方法也发生了变化，但这超出了这个问题的范围。以下是应考虑的一些因素/限制因素:我有一个相当庞大的iOS开发团队。一些开发人员仍在使用xCode5，它不使用iOS8API进行编译。一些开发人员已经在使用xCode6.2Beta3，它使用了xCode6.1.1中不可用的额外WatchKit目标。绝大多数开发人员都在使用xCode6.1.1。感谢您的帮助! 最佳答案 幸运的是，这是相当简单的。您需要做的就是使用编译器指令，最好是在推送通知中心的头文件中。在条件指令中，您
ChatGPT的诞生，引爆了2023年的基于大语言模型的AI浪潮，此后各类开源大语言模型陆续问世，包括Flan-T5、Vicuna、LLaMA、Alpaca等。随后，社区继续发力，为模拟这个多模态的世界，研究者们将纯语言的大模型扩展到了处理语言之外的多模态大语言模型，诸如支持图像类的MiniGPT-4、BLIP-2、Flamingo、InstructBLIP等，支持视频类的Video-LLaMA、PandaGPT等，以及支持声音类的SpeechGPT等等。但目前的多模态大语言模型，距离真正人类级别的AGI，总感觉少了点「内味」。没错，人类的认知和沟通必须无缝地在任何信息模态之间进行转换。作为人
国外团队从GPT3.5提取大规模数据完成本地机器人训练，并开源项目源码和模型支持,普通在笔记上运行chatgpt。下面是他们分享的：收集到的数据、数据管理程序、训练代码和最终模型，以促进开放研究和可重复性。1、数据收集和管理在2023年3月20日至2023年3月26日期间，该团队使用GPT-3.5-TurboOpenAIAPI收集了大约100万个提示-响应对。为此，我们首先通过利用三个公开可用的数据集收集了不同的问题提示样本:•Theunifiedchip2subsetofLAIONOIG.•Codingquestionswitharandomsub-sampleofStackoverflow
近期，复旦大学自然语言处理团队（FudanNLP）推出LLM-basedAgents综述论文，全文长达86页，共有600余篇参考文献！作者们从AIAgent的历史出发，全面梳理了基于大型语言模型的智能代理现状，包括：LLM-basedAgent的背景、构成、应用场景、以及备受关注的代理社会。同时，作者们探讨了Agent相关的前瞻开放问题，对于相关领域的未来发展趋势具有重要价值。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.07864.pdfLLM-basedAgent论文列表：https://github.com/WooooDyy/LLM-Agent-Paper-List团队
制定规范、规矩似乎总是从新人对接开始说事，这事整的，好像每个公司人员流动性都很大，带来的问题也已经从侧面说明了。团队总是具有不稳定性，团队要继续高速前行势必需要早做准备，需要做一些不依赖人员的东西、跟团队业务发展相关的东西，这也仅仅是制定规范的好处之一，更多的还是为了更好、更舒服的工作。新人培训：了解组织架构、业务划分、团队情况，职责定位、开发测试规范老带新：不能让新人跟老人没有交集，优秀的东西需要传承新人三知：始、中、终。新人和老人都需要具备一定的主动性，主动问、主动告知。了解某一事情的开始、发展、和结果。具体表现为：事件背景、事件发展阶段、各阶段预期结果以及最终预期结果。规范的延续也就是规
目录文章目录目录前言1.Docker2.Kubernetes3.腾讯云Serverless4.Minikube5.Helm6.Ansible7.EFK8.Swagger/OpenAPI9.K1s10.Wireshark前言2020年以来，随着国家在“新基建”领域的政策导向，推动云计算自2017年后再次迎来了新一轮的发展机遇。同时，由于新冠疫情黑天鹅从根本上冲击了企业的业务模式乃至经营安全，促进企业加速完成数字化转型，也对云计算的应用效能提出了新的需求。我们观察到，随着企业数字化转型的进一步深化，云计算和云原生技术已经成为了CIO和CDO们首要考虑的业务增长因素之一。随之的，也有越来越多传统领域
前言本文主要讲前端开发时遇到的编码规范难以落地的问题以及解决方案，包括编码规范和gitcommit规范。重点在落实前端团队编码规范的操作上。跟着我一步一步去做，一定可以将规范落地。问：要不要制定编码规范？要不要使用ESLint？要不要规范化git的提交？答：非个人项目我都建议遵循团队或主流的规范进行编码。写代码和阅读代码是两回事，团队合作的话，代码最好都能让每个成员看着觉得舒服。git的日志也同样是这个道理，写和读是两回事。团队开发的项目如果没有开发规范：日后维护成本大概率会变高。可能看不懂同事的代码（同事也不一定能看懂你的代码）。项目不容易扩展。公司人员流动时，项目难以交接。丑！比如这样的代
