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
前言要弄清MAML怎么做，为什么这么做，就要看懂这两张图。先说MAML**在做什么？**它是打着Mate-Learing的旗号干的是few-shotmulti-taskLearning的事情。具体而言就是想训练一个模型能够使用很少的新样本，快速适应新的任务。定义问题我们定义一个模型fff,输入xxx输出aaa。-定义每一个Task-TTT包含一个损失函数LLL,一个原始观察q(x1)q(x_1)q(x1),一个状态转移分布q(x1∣xt,at)q(x_1|x_t,a_t)q(x1∣xt,at)以及集长度HHH。在监督任务中H=1(也就是说当前的a只和当前的x有关)。元学习方法介绍元学习
这是CVPR2023的一篇用diffusion先验做图像修复和图像增强的论文之前有一篇工作做了diffusion先验（BahjatKawar,MichaelElad,StefanoErmon,andJiamingSong,“Denoisingdiffusionrestorationmodels,”arXivpreprintarXiv:2201.11793,2022.2,4,6,7），但这个模型只能做线性的退化，对于暗图增强这种非线性退化复原则没有能力。关键的公式就是如下的式子：式7是diffusion模型的reverse过程，带了个条件y（低质量图片），通过约等号，条件y表现为了正态分布均值的
NL2SQL是将自然语言转化为SQL的任务，该任务隶属于NLP的子任务，NL2SQL在AIGC时代之前，以seq2seq、BERT等系列的模型在NL2SQL的主流数据集上取得了不错的效果，2022年底，ChatGPT爆火，凭借LLM强大的逻辑推理、上下文学习、情景联系等特点，按理说LLM应该可以超过seq2seq、BERT等系列的模型，但是使用少样本、零样本提示方法用LLM解决NL2SQL问题效果却比不上之前的模型。今天分享的这篇来自NLP顶级会议的论文解决了这个问题：如何改进Prompt让LLM超越之前的方法，并让LLM在Spider数据集上霸榜。论文原文链接：[2304.11015]DIN
我需要保存加载到WKWebView上的内容以供离线阅读，包括图像。这样即使没有网络访问，用户也可以再次查看网页。WKWebView支持缓存吗？我该如何实现？《UIWebView网页缓存离线查看》的答案是针对UIWebview的，不是针对WKWebView的，所以是不一样的。而且我也知道我们可以为WKWebViewCache启用应用程序缓存，但它会使用将被拒绝的私有(private)API。 最佳答案 //Twowaysiknowsofar//1st:afterloadingthepagewhenuserisonline,getthe
文章目录术语解释摘要1.引言1.1.自动驾驶安全1.2.攻击面1.3.内容和路线图2.自动驾驶技术2.1.组成2.2.技术3.传感器安全3.1.照相机3.2.GNSS（全球导航系统）/IMU（惯性测量单元）3.3.超声波传感器3.4.毫米波雷达3.5.激光雷达3.6.多传感器交叉验证3.7.传感器故障4.操作系统安全4.1.早期移动机器人操作系统4.2.ROS4.3.ROS的安全性4.4.ROS2的安全性增强4.5.ROS2的缺点5.控制系统安全5.1.CAN5.2.6.V2X通信安全6.1.V2X通信6.2.V2X通信攻击及解决方案6.3.V2X通信模拟器6.4.现有方法的弊端7.讨论和解决
END-TO-ENDOPTIMIZEDIMAGECOMPRESSION文章目录END-TO-ENDOPTIMIZEDIMAGECOMPRESSION单词摘要：1.INTRODUCTION2.CHOICEOFFORWARD,INVERSE,ANDPERCEPTUALTRANSFORMS3.OPTIMIZATIONOFNONLINEARTRANSFORMCODINGMODEL3.1RELATIONSHIPTOVARIATIONALGENERATIVEIMAGEMODELS4EXPERIMENTALRESULTS5DISCUSSION实践OverviewDefinethetrainermodelTr
