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LLM学习:大模型微调&蒸馏&裁剪
8问LLM Transformer Layers as Painters 本文为了理解预训练变换器(transformer)模型中各层的作用和它们之间的相互作用。具体来说,作者们试图通过一系列实验来探究以下问题: 不同层是否使用相同的表示空间? 所有层是否都是必需的? 中间层是否执行相同的功能? 层的顺序是否重要? 层是否可以并行运行? 某些任务是否比其他任务更依赖于层的顺序? 循环是否有助于并行…
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尤雨溪都点赞的swr平替神器
尤雨溪都点赞的swr平替神器 前端开发中的数据获取,向来是让人又爱又恨的部分。而今天我要介绍的SWRV(发音:Swerve),绝对是数据获取的开挂神器。它不仅能让你轻松愉快地搞定数据请求,还能顺手帮你做缓存优化。别眨眼,继续往下看,这里有干货! 软件简介 SWRV 是一个基于 Vue Composition API 的远程数据获取库,专为 Vue 开发者打造。它采用了一种聪明的缓存策略——“Sta…
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清华大学提出解决复杂场景运动规划新基准Bench4Merge:在真实密集交通中用于微互动车辆并道的运动规划
Abstract 尽管自动驾驶技术迅速发展,但在密集交通中并线仍然是一个重大挑战,许多针对该场景的运动规划方法已经被提出,但这些方法很难进行全面评估。目前大多数现有的闭环模拟器依赖基于规则的车辆控制,导致缺乏多样性和随机性,无法在高度交互的场景中准确评估运动规划能力。此外,传统的评估指标不足以全面评估在密集交通中的并线表现。为了解决这些问题,我们提出了一个闭环评估基准,用于评估并线场景中的运动规划…
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写不好提示词?1分钟上手Kimi“提示词专家”,让你瞬间变高手!
这几天工作忙,经常对接各部门的同事。有时候沟通十分钟,重点问题没聊清楚,还延伸出一堆乱七八糟的事。 有的甚至过来问事情,连情况背景都没说,直接抛一个问题出来,只能一脸懵逼看着他。 沟通真的是门艺术活,但凡有点换位思考能力的,聊起来都顺畅地多。 其实写提示词也是一样,完全可以将我们日常的沟通场景,复刻在与 AI 对话当中。 思考着,你每次写下的提示词,它是否能理解,是否与你的理解有偏差。 假设,现在…
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动作捕捉和人工智能:Runway Act-One彻底改变动画制作!
在人工智能正在改变我们创造和想象方式的世界中,《Runway》正在迈向一个新的水平。该初创公司凭借其最新创新“Act-One”正在彻底改变动画。该人工智能工具以前所未有的精度捕捉和传输面部表情。简单性、现实性和可访问性就在那里,为无限的创造