目录一、套壳的风波此起彼伏二、到底什么是大模型的壳2.1大模型的3部分，壳指的是哪里大模型的内核预训练（Pre-training）调优（Fine-tuning）2.2内核的发展历程和万流归宗2.3套壳不是借壳三、软饭硬吃，套壳真的不行吗四、神仙打架，百姓吃瓜4.1自研的佼佼者4.2模仿也不丢人4.3读书人偷书不算偷模仿学习（ImitationLearning）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）五、我们还要再硬一点一、套壳的风波此起彼伏国内“百模大战”，我形容是“群模乱舞”，具体国内有哪些著名的大模型，请参考我的文章——群模乱舞，AI大模型盛开，国内大模型盘点_ai大模型有哪
1. 始于游戏，不止于游戏1.1. 开发超人类的游戏程序并不是人工智能的最终目的1.2. AlphaGo所有的版本除了下围棋，其他什么也不会1.2.1. 其最通用的版本AlphaGoZero也一样1.3. 这些游戏程序中没有一个能够将其在一款游戏中学到的知识迁移到其他游戏中，来帮助其学习不同的游戏2. 强化学习2.1. 驯兽师最重要的驯兽方法2.1.1. 奖励其正确的行为，忽略其不正确的行为2.1.2. 这种经典的训练技巧，在心理学上被称为操作性条件反射，已经在动物和人类身上应用了数个世纪2.2. 强化学习在人工智能领域的一项举世震惊的重大成就中发挥了关键性作用：一个程序在复杂的围棋游戏中击败
1. 自动驾驶汽车1.1. 自动驾驶汽车的成功在很大程度上要归功于机器学习，特别是深度学习，尤其是汽车的计算机视觉和决策部分1.2. 自动驾驶汽车具有能够极大改善我们生活的潜力，它们可以大大减少交通事故造成的伤亡1.3. 自动驾驶汽车能够使人类乘客在乘车时间里更具生产力而不会虚度光阴2. 机器学习2.1. 机器学习正被应用在影响人类生活的多个领域的决策中2.1.1. 创建新闻源、诊断疾病、评估贷款申请，甚至给出监狱刑罚建议2.1.2. 当机器在做这些事时，我们如何保证它已经掌握了足够的知识，因而可以作为一个可信赖的决策制定者？2.2. 我们最终必须在人工智能今后的许多积极用途与对其可信度和可能
我正在使用iOSCentral与BLE外围设备进行通信。使用LG蓝牙框架https://github.com/DavidSahakyan/LGBluetooth方法获取[LGUtilsreadDataFromCharactUUID:aCharactIdseriveUUID:aServiceIdperipheral:peripheralcompletion:^(NSData*data,NSError*error){NSLog(@"Data:%sError:%@",(char*)[databytes],error);}];它输出“1234567890”我需要将(char*)[databyt
原创 予墨 AI速览 2023-10-0713:30收录于合集#AI论文解读3个##Agent5个在人工智能领域，人们对Agent的期待日益增长。每当基于Agent的新开源工具或产品出现时，都能引发热烈的讨论，比如之前的AutoGPT。对于对Agent感兴趣的朋友们，我推荐一篇论文，它全面地介绍了Agent的架构，对于理解Agent的全局有着重要的价值。https://browse.arxiv.org/pdf/2308.11432.pdf这篇论文详细解读了Agent的概念、发展历史以及近期的研究热点。除了这些基础知识，我认为最有价值的部分在于，它总结了基于大型语言模型（LLM）的Agent的架
在C++编程的旅程中，我们时常会遇到需要一次性返回多个值的情况。传统的C++中，我们可能会通过引用、指针或结构体等方式来实现这个目标。然而，随着C++11的引入，元组的出现为多返回值带来了一种全新的解决方案。1、结构体或类：传统而稳定在C++中，结构体或类是一种传统且经典的实现多返回值的方式。通过将多个需要返回的值封装在结构体或类的成员中，我们可以以一种清晰、有序的方式返回多个值。structMultipleValues{intvalue1;doublevalue2;charvalue3;};MultipleValuesfunctionWithMultipleReturnValues(){Mu
1. 人类与机器学习的关键差距1.1. 老式人工智能使用的是人类程序员对智能行为构建的显性规则1.2. DNN这种“从数据中学习”的方法已被逐渐证实比“普通的老式人工智能”策略更成功1.3. ConvNets的学习过程与人类的学习过程并不是很相似1.3.1. ConvNets在多个周期中一遍又一遍地在训练样本上处理图像示例并逐步调整自身权重，来学会将每个输入划分为一个固定类别集合中的某个类别1.3.2. 为了让ConvNets学会执行一项任务，需要大量的人力来完成收集、挑选和标注数据，以及设计ConvNets架构等多方面的工作1.4. ConvNets使用反向传播算法从训练样本中获取参数（即权
深入了解Flutter中的多线程编程前言一、为什么需要多线程？二、在Flutter中创建线程三、多线程的最佳实践四、Flutter中的多线程示例五、Flutter中的多线程错误处理六、Flutter中的多线程性能优化七、安全性和隐私考虑八、跨平台性考虑总结前言在移动应用开发领域，Flutter已经成为了一个备受欢迎的框架，用于创建高性能、跨平台的应用程序。Flutter的一个关键特性是其能够轻松处理多线程编程，以改进应用程序的性能和响应性。本文将深入探讨Flutter中的多线程编程，包括为什么需要多线程、如何在Flutter中创建和管理线程以及一些最佳实践。一、为什么需要多线程？多线程编程在F
比特币NFT的火热，终于让以太坊上的蓝筹NFT项目方坐不住了。2023年2月28日，“无聊猿”母公司YugaLabs宣布将于本周晚些时候推出基于比特币区块链的NFT项目“TwelveFold”。用8个问题带你读懂TwelveFold。
1. 两次飞跃1.1. ConvNets是当今计算机视觉领域深度学习革命的驱动力1.1.1. 20世纪80年代便由法国计算机科学家杨立昆提出，而他则是受到了福岛·邦彦提出的神经认知机（Neocognitron）的启发1.2. ImageNet竞赛被看作计算机视觉和人工智能进步的关键标志1.2.1. 普林斯顿大学年轻的计算机视觉教授李飞飞尤其关注这一目标。李飞飞有一个新的想法——根据词网（WordNet）中的名词构建一个图像数据库，使其中每个名词都与大量包含该名词所表示事物的图像相关联，因此ImageNet的构想诞生了1.2.1.1. 目标识别任务本身2. 看与做2.1. 人类几乎可以在瞬间完成
