Git菜单高质量的Git中文教程，源于国外社区的优秀文章和个人实践第1篇果壳中的Git第1章什么是Git第2篇从零搭建本地代码仓库本篇完全面向入门者。我假设你从零开始创建一个项目并且想用Git来进行版本控制，我们会讨论如何在你的个人项目中使用Git，比如如何初始化你的项目，如何管理新的或者已有的文件，如何在远端仓库中储存你的代码。第1章快速指南第2章创建代码仓库第3章保存你的更改第4章检查仓库状态第5章检出之前的提交第6章回滚错误的修改第7章重写项目历史第3篇远程团队协作和管理第1章快速指南第2章保持同步第3章创建PullRequest第4章使用分支第5章常见工作流比较第4篇Git命令详解第1
谷歌Gemini，又出丑闻了！昨天上午，网友们激动地奔走相告：Gemini承认自己是用文心一言训练中文语料的。国外大模型用中国模型产生的中文语料训练，这听起来就是个段子，结果段子竟然成现实了，简直魔幻。微博大V「阑夕」夜亲自下场，在Poe网站上实测了一番，发现的确如此——不需要前置对话，不是角色扮演，Gemini直接就会承认自己是文心一言。GeminiPro会说自己是百度的文心大模型。还说自己的创始人是李彦宏，然后盛赞他是一位「有才华和远见的企业家」。所以，这是因为数据清洗没做好，还是在Poe上调用API出现的问题？目前原因还未可知。有网友说，其实自始至终都只有一个AI，是在演给人类看呢。其实
1、确定论文主题和研究方向讨论和阐述：与ChatGPT讨论你的论文主题，探讨不同的视角和研究方向。这有助于你确定具体的研究问题。2、收集和整理信息信息检索：利用ChatGPT来帮你找到相关的学术资源和资料。虽然我不能直接浏览互联网，但可以根据你的主题提供一些普遍的建议和概念。知识梳理：提出问题，让我帮你梳理相关知识点，定义术语，或解释复杂概念。3、构建论文大纲大纲制作：你可以要求我帮助构建论文大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果分析和结论等部分。4、草拟和编辑草稿文本生成：根据大纲，我可以帮你草拟各个部分的文本。但请注意，生成的内容可能需要进一步的个人化修改和校对。修改建议：在你编写草稿时，
在3D生成领域，根据文本提示创建高质量的3D人体外观和几何形状对虚拟试穿、沉浸式远程呈现等应用有深远的意义。传统方法需要经历一系列人工制作的过程，如3D人体模型回归、绑定、蒙皮、纹理贴图和驱动等。为了自动化3D内容生成，此前的一些典型工作（比如DreamFusion[1]）提出了分数蒸馏采样(ScoreDistillationSampling)，通过优化3D场景的神经表达参数，使其在各个视角下渲染的2D图片符合大规模预训练的文生图模型分布。然而，尽管这一类方法在单个物体上取得了不错的效果，我们还是很难对具有复杂关节的细粒度人体进行精确建模。为了引入人体结构先验，最近的文本驱动3D人体生成研究将
前言大家都知道在大模型时代，数据有多么重要，质量多高都不过分！甚至直接决定着最终的效果。尤其做SFT，模型框架基本不用改（事实上也改不动），如何做一份符合自己场景高质量的SFT数据成了唯一且核心的工作。之前笔者已经写过几篇来强调数据的重要性以及业界如何自动做数据的文章，比较有参考性，感兴趣的小伙伴可以穿梭：《大模型时代下数据的重要性》:https://zhuanlan.zhihu.com/p/639207933《大模型SFT微调指令数据的生成》:https://zhuanlan.zhihu.com/p/650596719《怎么更好的训练一个会数学推理的LLM大模型呢？》:https://zhu
某寿险公司致力于为消费者提供人性化的产品和服务，在中国保险市场中始终保持前列。该寿险公司以挖掘和满足客户需求为出发点，从产品开发、渠道销售、运营流程和售后服务等各环节，借助数字化工具，不断地努力探索并提升服务品质。精耕创新，数字转型提升服务质量该寿险公司借助数字科技力量，实现互联网保险向自主获客和精准营销转型，积极探索新型价值业务销售路径。同时，大数据时代的不断发展，深刻影响了网络攻防方式，而金融行业涉及大量敏感数据和资金交易，一直是黑客攻击的重点目标之一。为了更好地适应这一变化，充分利用安全技术保障并提升业务效率，该寿险公司邀请了开源网安对软件系统进行深度全面的“把脉”，发现其在开源组件使用
本文是开源LLM发展史系列文章的第二部分。第一部分《开源语言大模型演进史：早期革新》回顾了创建开源LLM的最初尝试。本文将研究目前可用的最受欢迎的开源基础模型（即已进行预训练但尚未微调或对齐的语言模型）。（本文作者为Rebuy公司AI总监、深度学习博士CameronR.Wolfe。以下内容经授权后由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://cameronrwolfe.substack.com/p/the-history-of-open-source-llms-better）作者| CameronR.WolfeOneFlow编译翻译｜宛子琳、杨婷语言大模型（LLM）的开源研究
要求CHATGPT高质量回答的艺术：提示工程技术的完整指南—第9章：种子词提示种子词提示是一种通过提供特定种子词或短语来控制ChatGPT输出的技术。种子词提示符的提示公式是种子词或短语，然后是指令“请根据以下种子词生成文本”。示例：文本生成：任务：生成一个关于龙的故事种子词：“龙”提示公式：“请根据以下种子词生成文本：龙”语言翻译：任务：将一个句子从英语翻译成西班牙语种子单词：“Hello”提示公式：“请根据以下种子词生成文本：Hello”这种技术可以让模型生成与种子词相关的文本，并对其进行扩展。这是一种控制模型生成的文本与特定主题或上下文相关的方法。种子词提示可与角色提示和指令提示相结合，
设计模式是在软件设计中用于解决常见问题的经过验证的解决方案。设计模式并不是代码或库，而是一种解决问题的思考方式。在使用设计模式时，需要考虑一些基本的设计原则，这些原则有助于构建灵活、可维护和可扩展的软件系统。以下是一些常见的设计原则：单一职责原则（SingleResponsibilityPrinciple-SRP）:它指导我们确保一个类只有一个责任。类的责任应该是单一的，即一个类应该只有一个引起它变化的原因。这有助于提高类的内聚性，使得类更加容易理解、修改和维护。//违反单一职责原则的例子classReport{privateStringtitle;privateStringcontent;p
近年来，在预训练的扩散模型[1,2,3]的开发推动下，自动text-to-3D内容创建取得了重大进展。其中，DreamFusion[4]引入了一种有效的方法，该方法利用预训练的2D扩散模型[5]从文本中自动生成3D资产，从而无需专门的3D资产数据集。DreamFusion引入的一项关键创新是分数蒸馏采样(SDS)算法。该算法利用预训练的2D扩散模型对单个3D表示进行评估，例如NeRF[6]，从而对其进行优化，以确保来自任何摄像机视角的渲染图像与给定文本保持较高的一致性。受开创性SDS算法的启发，出现了几项工作[7，8，9，10，11]，通过应用预训练的2D扩散模型来推进text-to-3D生成
