文章目录前言REPLUGREPLUGLSR:TrainingtheDenseRetrieverComputingRetrievalLikelihoodComputingLMlikelihoodTrainingSetupModelTrainingdataResultsLanguageModelingMMLUOpenDomainQAAnalysis前言原文地址：REPLUG:Retrieval-AugmentedBlack-BoxLanguageModels本文提出REPLUG，一个将语言模型视为黑盒检索增强的语言模型架构。在REPLUG中，仅将检索得到的文档拼接到原有输入前面即可，不需要像以前一
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.05367.pdf摘要 社交媒体被故意用于恶意目的，包括政治操纵和虚假信息。大多数研究都集中在高资源语言上。然而，恶意行为者会跨国家/地区和语言共享内容，包括资源匮乏的语言。 在这里，我们调查是否以及在何种程度上可以在低资源语言设置中检测到恶意行为者。我们发现，2016年美国总统大选后，Twitter打击干扰行动的一部分是，大量用他加禄语发布的账户被暂停。 通过结合文本嵌入和迁移学习，我们的框架可以准确地检测到用他加禄语发布的恶意用户，而无需事先了解该语言的恶意内容或对其进行训练。
网站APIKeyconceptsPromptsandcompletionsYouinputsometextasaprompt,andthemodelwillgenerateatextcompletionthatattemptstomatchwhatevercontextorpatternyougaveit.Token模型通过将文本分解成token来理解和处理,处理token数量取决于输入+输出文本提示prompt+completion必须不超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，这是2048个token，或大约1500个字）Models基础GPT-3模型被称为Davinci、Curie
配置步骤1.安装并配置VSCode和Clangd插件1.1下载clangd插件1.2下载clangd安装包1.3配置插件的设置1.3.1点击齿轮1.3.2点击extensionsettings1.3.3设置clangdpath2.使用bear命令编译linux源码及自己的代码2.1使用bear命令编译linux源码2.2使用bear命令编译自己的代码2.3最重要的一点在进行Linux内核代码阅读和嵌入式开发时，选择合适的开发工具至关重要。VSCode是一个流行的跨平台编辑器，并且它的扩展生态系统非常强大。在这篇博客中，我们将介绍如何使用VSCodeClangd插件来提高Linux内核代码的阅读
文章目录DLO-SLAM点评代码解析OdomNode代码结构主函数main激光回调函数icpCB初始化initializeDLO重力对齐gravityAlign点云预处理preprocessPoints关键帧指标computeMetrics设定关键帧阈值setAdaptiveParams初始化目标数据initializeInputTarget设置源数据setInputSources得到下一个位姿getNextPoseImu得帧间integrateIMU得到getSubmapKeyframes取k个最近帧下标pushSubmapIndices关键帧凸包computeConvexHull更新关键帧
一、论文研究领域：激光雷达惯性测距框架论文：FAST-LIO:AFast,RobustLiDAR-inertialOdometryPackagebyTightly-CoupledIteratedKalmanFilterIEEERoboticsandAutomationLetters,2021香港大学火星实验室论文链接论文github二、论文概要2.1主要思路2.2具体实现2.3实验设计三、论文全文FAST-LIO：一个快速、鲁棒的紧耦合迭代卡尔曼滤波器LiDAR惯性里程计包摘要本文提出了一种计算效率高且鲁棒的激光雷达惯性测距框架。我们融合LiDAR特征点与IMU数据使用紧耦合迭代扩展卡尔曼滤
如有转载，请注明出处。欢迎关注微信公众号：低调奋进。打算开始写LLM系列文章，主要从数据、训练框架、对齐等方面进行LLM整理。Baichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModels原始文章链接https://cdn.baichuan-ai.com/paper/Baichuan2-technical-report.pdfgithubhttps://github.com/baichuan-inchugginggface https://huggingface.co/baichuan-inc训练LLM的同行可以精读文章llama、llama2和baichuan2等文章，干货较
开卷有益，是我们一直以来的认识。阅读可以帮助人们提高自己的语言能力、学习到新的技能....阅读还能够改善情绪，提高心理健康水平。经常阅读的人有更丰富的常识以及对其他文化更深入的理解。并且，有研究证实愉悦阅读与学业成功相关。但在信息爆炸的时代，线上与线下的阅读资源都十分丰富。读什么，就成为了一项艰巨的挑战。尤其是阅读的内容既要匹配不同的年龄阶段，又要引人入胜。而推荐系统则是这个挑战的解决方案。它能够向读者呈现相关的阅读材料，并帮助他们保持阅读的兴趣。推荐系统的核心是机器学习（Machinelearning,ML），它被广泛应用于构建各种类型的推荐系统中：从视频到图书，再到电商平台等。经过训练的M
《Smallobjectdetectioninremotesensingimagesbasedonattentionmechanismandmulti-scalefeaturefusion》《CotYOLO-v3》ABSTRACT 由于检测目标分布密集、背景复杂等因素的影响，遥感图像中小目标较多，难以检测。为了解决遥感图像中小物体检测的难题，本文提出了一种名为CotYOLO-v3的目标检测算法。首先，我们重新设计了主干Darknet-53中的残差块，将其替换为主干Darknet-53中具有上下文信息的ContextualTransformer(Cot)块，以提取小目标的上下文信息
摘要 深度卷积神经网络（CNN）在许多实际应用中的部署在很大程度上受到其高计算成本的阻碍。在本文中，我们提出了一种新的神经网络学习方案，以同时1）减小模型大小；2）减少运行时内存占用；以及3）在不损害精度的情况下减少计算操作的数量。这是通过以简单但有效的方式在网络中实施通道级稀疏性来实现的。与许多现有方法不同，所提出的方法直接适用于现代CNN架构，为训练过程引入了最小开销，并且不需要用于生成模型的专用软件/硬件加速器。我们称我们的方法为网络瘦身，它将宽网络和大网络作为输入模型，但在训练过程中，不重要的通道会被自动识别并在之后进行修剪，从而生成具有相当精度的瘦而紧凑的模型
