树莓派4b烧录Ubuntu22.04 (っ'-')╮=͟͟͞͞🏀提前准备树莓派4bTF卡读卡器显示器（支持HDMI接口）键鼠（USB接口）下载 RaspberryPiImager 这里选择对应你电脑系统的版本 开始烧录！！！注意！！！ 先连接显示器再上电（pi不支持热拔插） 如果不明白如何操作，请参考树小悉树莓派教程第一课将TF卡连接到电脑上（博主TF卡为磁盘E：）格式化磁盘打开RaspberryPi1.CHOOSEDEVICE选择RaspberryPi42.选择操作系统：选择Othergeneral-purposeOS3.选择Ubuntu4.选择Ub
本节目录温馨提示关于分栏【天秤座区块链】由来提前感受元宇宙区块链的两个注意点区块链革命简单认识清华大学报告解读（元宇宙）前传《雪崩》元宇宙具体是什么？元宇宙不是什么？那为什么要冲击元宇宙呢？小补充及感谢温馨提示大家好我是Cbiltps，在我的博客中如果有难以理解的句意，难以用文字表达的重点，我会有配图。所以我的博客配图非常重要！！！这一片文章是一篇科普文章，不是技术文章！后期肯定是技术类型的！关于分栏【天秤座区块链】由来为什么叫天秤座区块链！！！！！！这是一个奇怪的想法，区块链一定会想到元宇宙，但是元宇宙是一个虚拟又现实的存在，我认为其实最重要的是——平衡！我的星座是天秤，意味着平衡嘛，那就这
自从大模型火爆出圈以后，人们对压缩大模型的愿望从未消减。这是因为，虽然大模型在很多方面表现出优秀的能力，但高昂的的部署代价极大提升了它的使用门槛。这种代价主要来自于空间占用和计算量。「模型量化」 通过把大模型的参数转化为低位宽的表示，进而节省空间占用。目前，主流方法可以在几乎不损失模型性能的情况下把已有模型压缩至4bit。然而，低于3bit的量化像一堵不可逾越的高墙，让研究人员望而生畏。图1:量化模型的困惑度在2bit时迅速上升近期，一篇由清华大学、哈尔滨工业大学合作发表在arXiv上的论文为突破这一阻碍带来了希望，在国内外学术圈引起了不小的关注。这篇论文也在一周前登上huggingface的
【同济大学主办|IEEE出版|IEEEFellow报告】第七届先进算法与控制工程国际学术会议（ICAACE2024）20247th InternationalConferenceonAdvancedAlgorithmsandControlEngineering 2024年1月26-28日（延期至3月1-3日） 中国·上海(同济大学四平路校区）第七届先进算法与控制工程国际学术会议（ICAACE2024）定于2024年1月26-28日（延期至3月1-3日）在中国上海举行。会议旨在为从事“先进算法”与“控制工程”研究的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术，了解学术发展趋
2月28日消息，据Adweek报道，谷歌正悄然与部分出版商达成协议，使用新的生成式人工智能(AI)工具创作新闻内容。这些合作协议据称每年价值数万美元，似乎是谷歌新闻倡议(GNI)的一部分。GNI是一项为期六年的计划，为新闻机构提供媒体素养项目、事实核查工具和其他资源。然而，此举涉及生成式AI内容创作，可能会引发争议。报道称，该计划目前针对“少数”小型出版商，测试工具可以让资源不足的出版商更有效地创建聚合内容，方法是索引其他机构（例如政府机构和邻近新闻媒体）最近发布的报道，然后对其进行摘要并作为新文章发布。目前并不清楚出版商通过这项合作能获得多少报酬，但Adweek称其为每年“五位数”的金额。作
2024年边缘计算与并行、分布式计算国际学术会议(ECPDC2024)2024InternationalAcademicConferenceonEdgeComputing,ParallelandDistributedComputing2024年4月19-21日|中国·西安当今移动互联网、物联网、云计算等新型的计算技术的高速发展，让越来越多的人依赖于计算机资源，计算密集型任务也随之增加。随着计算机硬件技术和5G技术的发展，边缘计算与并行、分布式计算已经成为当今计算机学科的热门领域。为了推动这一领域的研究和发展，2024年边缘计算与并行、分布式计算国际学术会议（ECPDC 2024)作为第九届IE
2023年年底，很多人都预测，未来一年将是视频生成快速发展的一年。但出人意料的是，农历春节刚过，OpenAI就扔出了一个重磅炸弹——能生成1分钟流畅、逼真视频的Sora。它的出现让很多研究者担心：国内外AI技术的差距是不是又拉大了？根据OpenAI披露的技术报告，Sora的核心技术点之一是将视觉数据转化为patch的统一表示形式，并通过Transformer和扩散模型结合，展现了卓越的scale特性。无独有偶，最近发布的 StableDiffusion3 也采用了同样的架构。其实，这两项工作都是基于Sora核心研发成员WilliamPeebles和纽约大学计算机科学助理教授谢赛宁合著的一篇论文
清华系2B模型杀出支持离线本地化部署，可以个人电脑或者手机上部署的多模态大模型，超越Mistral-7B、LLaMA-13B。2月1日，面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源了系列端侧语言大模型MiniCPM，主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿（2.4B）的非词嵌入参数量。在综合性榜单上与Mistral-7B相近，在中文、数学、代码能力表现更优，整体性能超越Llama2-13B、MPT-30B、Falcon-40B等模型。具体开源模型包括：基于MiniCPM-2B的指令微调与人类偏好对齐的MiniCPM-2B-SFT/DPO。基于MiniCPM-2B的多模态模型MiniCPM-V
仅供学习交流使用，其他任何行为与本博客无关！！1.ChatGLM3的本地部署和docker-desktop的安装(1)下载或git拉取ChatGLM3镜像 拉取镜像，配置环境在此文就不多赘述 gitclone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git(2)docker-desktop的安装这里引用这位大佬的文章，讲的很详细
与生成式AI相比，自动驾驶也是近期AI最活跃的研究和开发领域之一。要想构建完全的自动驾驶系统，人们面临的主要挑战是AI的场景理解，这会涉及到复杂、不可预测的场景，例如恶劣天气、复杂的道路布局和不可预见的人类行为。现有的自动驾驶系统通常包括3D感知、运动预测和规划组成部分。具体来说，3D感知仅限于检测和跟踪熟悉的物体，忽略了罕见物体及其属性，运动预测和规划则关注物体的轨迹动作，通常会忽略物体和车辆之间的决策级交互。自动驾驶需要从数据驱动迭代到知识驱动，通过训练具备逻辑推理能力的大模型才能真正解决长尾问题，只有这样才能迈向开放世界的L4级能力。随着GPT4、Sora等大模型通过涌现、规模效应展现出
