来自腾讯的研究者们做了一个关于agent的scalingproperty（可拓展性）的工作。发现：通过简单的采样投票，大语言模型（LLM）的性能，会随着实例化agent数量的增加而增强。其第一次在广泛的场景下验证了该现象的普遍性，与其他复杂方法的正交性，以及研究了其背后的原因，并提出进一步促成scaling发挥威力的办法。论文标题：MoreAgentsIsAllYouNeed论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.05120代码地址：https://github.com/MoreAgentsIsAllYouNeed/More-Agents-Is-All-You-Need
Transformer的技能树是越来越厉害了。来自马萨诸塞大学、谷歌和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）的研究人员发表了一篇论文，利用大语言模型自动生成定理的完整证明。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.04910.pdf这篇工作以Baldur（北欧神话中雷神Thor的兄弟）命名，首次证明了使用Transformer生成全证明是可能的，并且当为模型提供额外的上下文时，还可以改进模型先前的证明。文章发表于2023年12月在旧金山举行的ESEC/FSE（ACM欧洲软件工程联合会议和软件工程基础研讨会）上，并获得了杰出论文奖（DistinguishedPaperaw
之前和几个大厂的中层聊起，什么样的人能够成为好领导？是战斗能力最强的？最照顾大家的？还是冲在最前的？都不是。以我的观察，35岁之前，优秀的管理者往往具备几点特质：1、能带领团队打胜仗，也能扛败仗2、让人又爱又恨，工作中的魔鬼，生活里的暖宝宝3、让团队始终处在升级的状态，薪资升级，也升级能力但实际上，我认识不少团队负责人，每次聊起带团队就一肚子苦水：底下人工作效率低到爆炸，还不愿加班；能力不一定强，但抬杠的本事一个赛一个；自己还要兼顾每一项工作的情况，照顾每个人的情绪......明明自己不是救火队长，却要操心365个日夜，为团队里的每个人兜底，负重前行。“你的问题其实在于，你的懒惰是以勤奋的方式
我有一个名为DiveSite的核心数据实体，它具有大量属性，其中许多是代表影响潜水地点的特征或条件的bool值。事实上，我有太多属性以至于xCode给我警告-“错误配置的实体-DiveSite有超过100个属性；考虑更浅的实体层次结构或非规范化属性”可以对这些属性中的许多属性进行分组，从而减少实体属性的总数-我可以将bool值组更改为一系列整数，然后进行逻辑运算并检查我想要的因素。我还意识到我可以将这些组分成单独的实体-其中一些将具有一对一关系，一些具有一对多关系就性能而言，将我的DiveSite实体更改为具有更少的属性会是一件积极的事情吗？如果是这样，那么拥有单独的实体或拥有6个属性
过去几年，大规模预训练模型在NLP领域取得了成功，这类模型可以通过几个示例解决复杂的推理任务，也可以按照指令进行推理。众所周知的是，预训练模型能取得成功的一个理论基础是，随着容量（即参数量）或预训练数据量的增加，模型能够不断提升性能。这很自然地引发了研究者们的联想：使用自回归目标对Transformers进行缩放的成功是否仅限于文本？在最新的一篇论文《ScalablePre-trainingofLargeAutoregressiveImageModels》中，苹果的研究者提出了自回归图像模型（AIM），探讨了用自回归目标训练ViT模型是否能在学习表征方面获得与LLMs相同的扩展能力。论文链接：
相信不少我们的vlog用户和up主都喜欢在拍摄视频时用较高的帧率，比如说60帧，但是这样真的好吗？1光圈、快门、ISO、码率、帧率2进入正题1光圈、快门、ISO、码率、帧率**光圈，**是一个用来控制光线透过镜头进入机身内感光面光量的装置，通常设置在镜头内。摄像机镜头拍照时，不可能随意改变镜头直径，但可以通过在镜头内部加入多边形或者圆形的可变孔状光栅来达到控制通光量，这个装置就叫做光圈。快门（shutter），是摄像器材中用来控制光线照射感光元件时间的装置。一般而言快门的时间范围越大越好。秒数低适合拍运动中的物体，可轻松抓住急速移动的目标。不过当你要拍的是夜晚的车水马龙，快门时间就要拉长，常见
文章目录1️⃣虚拟桌面⚜️第一步：打开任务视图⚜️第二步：创建桌面⚜️第三步：桌面切换⚜️第四步：桌面删除2️⃣窗口切换3️⃣桌面分屏⚜️如何分屏前言🧑🎤：作为程序员👨💻，有一些越早知道，越好的小技巧。学会这些小技巧能够提升学习、办公的效率。这些技巧在进行多任务处理时效率能成倍提升。1️⃣虚拟桌面以往只有Linux和MacOS系统才原生支持虚拟桌面功能，老Windows系统只能通过第三方软件来实现虚拟桌面功能，而Win10及以上的系统自带了虚拟桌面功能。那么下面就一起来看看Win10自带虚拟桌面吧。⚜️第一步：打开任务视图操作👩💻：按Win+Tab组合键打开任务视图在任务视图下，会显示创
最近我一直在重新考虑我几个月前做的数据库设计。主要原因是昨晚我看了vBulletin的数据库模式，看到他们使用了很多很多表。我当前用于我的模式(例如我的日志表)的“想法”是通过用整数区分日志类型来将所有内容保存在一个表中:id,type,type_id,action,message1,1,305,2,'ExplanationforuserBan'2,2,1045,1,'ReasonfordeletionofArticle'其中type1=user,type2=article,type_id=user,articleorw/eandaction2=ban,操作1=删除。我是否应该将设计更
目录先说结论，可能会产生死锁问题。1、定义咖啡实体类Coffee2、初始化数据3、随机获取n杯咖啡4、购买咖啡3、通过parallel并行流，购买100次酱香拿铁，一次买2杯，统计成功次数4、使用visualvm测一下：5、如何解决呢？6、再测试一下大家好，我是哪吒。上一篇提到了锁粒度的问题，使用“越细粒度的锁越好”，真的是这样吗？会不会产生一些其它问题？先说结论，可能会产生死锁问题。下面还是以购买酱香拿铁为例：1、定义咖啡实体类Coffee@DatapublicclassCoffee{//酱香拿铁privateStringname;//库存publicIntegerinventory;pub
LLMAgent中间插个队，总结下指令微调、对齐数据相关的方案，已经凑够7篇论文可以召唤神龙啦！论文都是以优化指令样本为核心，Data-Centric的观点比较一致：指令微调也就是对齐阶段的数据质量>>数量，少量+多样+高质量的对齐数据，就能让你快速拥有效果杠杠的模型。注意以上三者是充分必要关系，不是说数据越少越好，是三者的有机统一。如果你对指令微调还不甚了解，建议先看看下解密Prompt系列4.升级InstructionTuning。当前对指令微调部分的普遍认知有两个思路抽象派：把模型输出和人类偏好进行对齐务实派：赋予模型任务指令的理解和完成能力两个思路其实殊途同归，重心落在任务+对齐，既基
