训练过程中，我们最大化每个样本的负对数似然。...PPO中的价值函数由MLP网络构成，输入包括MLLM模型的最终层激活和视觉编码器的视觉嵌入。此外，训练过程中通过约束解码确保动作采样在有效动作空间内，并对不同环境的动作分布进行熵归一化。...视觉语言指令数据：为了提高模型的泛化能力，我们还包括了用于训练原始 MLLM 的数据，这些数据在先前的工作中发现，在将 MLLM 微调为控制策略时非常有用。...我们旨在全面框架化 GEA 相较于先前工作在所评估基准上的实证表现。首先，在所有基准任务中，我们仅使用图像作为观测数据，不使用任何特权信息，如仿真状态或额外的观测信息，如 3D 点云。...为了与多种具身形式进行交互，GEA 使用了学习到的动作标记器。阐明了 RL 微调对 GEA 的重要性，这使得它在多个领域中取得了具有竞争力的表现，涵盖了操作、视频游戏、导航、UI 控制和规划等任务。
在 P 探针中，我们输入传记条目到预训练模型，训练一个线性分类器预测六个目标属性（如大学、专业等）。我们想看模型是否能在早于属性的位置提取这些信息。...如果分类器在人名后立即显示对 “工作单位” 有高准确率，说明模型直接学习了 “Anya 的雇主是 Meta”。...P 探针试验结果显示，自然语言模型在预训练时可以通过人名记住信息以实现压缩，也可以通过其他信息（如 “在 MIT 就读并且生日是 1996 年 10 月 2 日的人的工作单位是...”）记忆。...论文强调，预训练过程中对关键但少见的数据进行知识增强是必要的（如使用 ChatGPT 进行多次改写）。...他们还发布了《Part 3.2：知识的操作》，进一步研究了模型如何在特定情况下操作知识。例如，如果大模型记住了《静夜思》，能否通过微调使其推理出《静夜思》的最后一句是 “低头思故乡”？
---- 前言 AI 时代已经到来，与其说这是一个技术变革，不如说这是对我们工作和生活方式的全面升级。...很多人在尝试的过程中不是遇到各种技术难题，就是被复杂的设置步骤所困扰，最终选择放弃。 但是，今天，这一切都要发生改变了！...Stable Diffusion Web UI 允许用户通过一个简单的图形化界面直接与 Stable Diffusion 进行交互。...在当前的评测中，Llama-2-Chat 显著超过其他多数开源对话模型，而与一些知名的闭源模型如 ChatGPT 和 PaLM 比较，它们的表现相当接近。...最后，我们对模型进行了微调，让模型拥有总结的能力。
从简单的图标、按钮、窗口到复杂的多应用工作流程，GUI 为用户提供了直观、友好的操作体验。然而，在自动化和智能化升级的过程中，传统的 GUI 操控方式始终面临诸多技术挑战。...如何在多步骤任务中保持上下文的连贯与一致性？ 大模型：智能化 GUI 交互的引擎 图 1：GUI 智能体的概念展示。...移动平台智能体：通过 iOS 和 Android 的 Accessibility API 获取 UI 层级结构，如 AppAgent、AutoDroid 可应对移动端复杂 UI 布局与多种手势操作。...图 5：为 GUI 智能体微调「大行动模型」。 如图 5 所示，通过在真实环境中微调 LAM，智能体在执行效率与适应性上显著提升。 4....研究显示（如 GPTDroid、VisionDroid 和 AUITestAgent 等工具所展现的），智能体可在不需专业软件工程师深度介入的情况下，高效地捕捉潜在缺陷、追踪复杂交互路径，实现从输入生成
通过这两个基础概念，我们可以更好地理解作者如何在紧凑的参数空间中利用奇异值分解（SVD）技术对扩散模型进行微调和优化。...3.2 Compact Parameter Space for Diffusion Fine-tuning 该部分主要介绍了如何在扩散模型的参数空间中引入“spectral shifts”的概念，进行模型的微调...生成条件样本 C2-GAN的条件模型是由一个扩散编码器 \mathcal{E} 和一个GAN解码器 D 组合而成的。扩散编码器 \mathcal{E} 是预训练的，并且对目标数据进行微调。...灵活性： 由于只微调部分参数，该方法在微调过程中提供了一定的灵活性。例如，可以选择微调不同的参数子集，以达到不同的微调效果。 效果： 该方法在多个实验中显示出良好的效果。...可扩展性： 与其他方法的融合： 该方法可能可以与其他微调方法（如LoRA）相结合，以取得更好的效果。
作者 / Scott Swarthout 在同 Android 开发者社区交流之中，我们深知动画效果的加入对于 UI 来说至关重要，它可以让 UI 看起来更加直观，同时还利于用户理解其所要表达的意图。...但是，开发者们在 Android 应用中添加复杂的动画效果却有着较大的工作量。...本文会带您快速了解新的 Motion Editor 工具，以及如何在开发过程中使用其最新功能。...Preview 面板 Preview 面板的加入使得在处理动画效果时，能够实现快速编辑并立即获取反馈，当您对动画进行细微调整之后，不用再去重新编译和部署，也能直接预览最终的动画效果。...我们还为 Preview 面板中添加了一些新的特性，让开发者们更容易理解所创建的动画是如何工作的。
6、用户体验 7、浮动编辑器选项卡选项 为了让您可以更轻松地安排工作空间并在多个显示器上与 IntelliJ IDEA 交互，我们实现了将工具窗口拖出主窗口并将其停靠到浮动编辑器选项卡的选项。...打开可用意图操作列表并将鼠标悬停在不同选项上时会显示预览。...10、Find Usages Find Usages（查找用法）现在提供有关代码元素如何在项目中使用的更深入信息。...我们还微调了确定显示哪些提示的算法，让您可以看到与 IDE 体验和正在处理的项目最相关的提示。 12、改进了 Bookmarks（书签） 我们为 Bookmarks（书签）实现了多项 UI 改进。...我们还将操作更新移至后台线程以改进 UI 响应，并实现多线程 VFS 刷新来增强索引编制。 15、编辑器 16、改进了复制剪切粘贴行为 我们重做了粘贴操作 (⌘V) 的行为。
机器之心报道 编辑：蛋酱 最近的一系列研究表明，纯解码器生成模型可以通过训练利用下一个 token 预测生成有用的表征，从而成功地生成多种模态（如音频、图像或状态 - 动作序列）的新序列，从文本、蛋白质...只在文本模态下训练的解码器模型可以在上下文中遵循指令并从样本中学习，通常是通过微调将另一种模态（如音频或图像功能）嫁接到现有的强大文本骨干上，以利用文本模态的可表达性和人类用户的可控性。...图 1 显示了 Zipper 架构的概览。与 CALM 类似，在解码器骨干之间的每 i 层都插入了交叉注意力层。在这些有规律交错的层中，一种模态的表征被交叉注意力到另一种模态中。...这与 Flamingo [4] 编码器 - 解码器设置不同，后者只在一个 tower（编码器）的最后一层定期交叉注意力到另一个 tower（解码器）的各层。 在交叉注意力过程中，投影层被插入模态之间。...研究者还观察到，与使用冻结骨干网络相比，在训练过程中解冻语音骨干网络可持续改善所有尺寸 Zipper 模型的性能，这验证了直觉 —— 微调语音骨干网络的参数比仅依赖交叉注意力产生的模态对齐效果更好。
以前的工作努力将模型决策归因于具有不同显著性的单个输入特征，但他们未能解释这些输入特征如何相互作用以达成预测。在本文中，作者提出了一种自注意力的归因方法来解释Transformer内部的信息互动。...在本文中，作者进行了分析来显示预训练和微调之间的差异，并为了缓解这种差异，作者提出了L2P-GNN，一种自监督的预训练策略。...关键的见解是，L2PGNN试图学习如何在训练前的过程中以可转移的先验知识的形式进行微调。为了将局部和全局信息编码到先验中，L2P-GNN进一步在节点和图级上设计了双重适应机制。...在本文中，作者提出了一种在训练，自动优化网络架构及其参数过程中动态增长GAN的方法。该方法将结构搜索技术嵌入为基于梯度的训练的交替步骤，以定期为生成器和鉴别器寻找最优的结构增长策略。...在搜索过程中的观察也为GAN模型设计提供了建设性的见解，如生成器鉴别器平衡和卷积层选择。
用户体验 将工具窗口停靠到浮动编辑器选项卡的选项 为了让您可以更轻松地安排工作空间并在多个显示器上与 IntelliJ IDEA 交互，我们实现了将工具窗口拖出主窗口并将其停靠到浮动编辑器选项卡的选项。...Find Usages（查找用法）结果中的相似用法集群 Find Usages（查找用法）现在提供有关代码元素如何在项目中使用的更深入信息。...我们还微调了确定显示哪些提示的算法，让您可以看到与 IDE 体验和正在处理的项目最相关的提示。 改进了 Bookmarks（书签） 我们为 Bookmarks（书签）实现了多项 UI 改进。...我们还将操作更新移至后台线程以改进 UI 响应，并实现多线程 VFS 刷新来增强索引编制。 编辑器 改进了复制剪切粘贴行为 我们重做了粘贴操作 (⌘V) 的行为。...这些提示让您可以直接在编辑器中即时了解代码，显示 inheritors（继承者）、usages（用法）、code authors（代码作者）和 related problems（相关问题）等指标。
但移动设备和桌面浏览器在屏幕大小、性能和显示限制方面的功能存在显著差异。 因此，移动应用程序和桌面 Web UI 对后端的需求也有所不同。 这些差异导致两者对后端的需求相互冲突。...为向桌面 Web UI 和移动应用程序提供服务，后端需要进行常规更改和重大更改。 单独的接口团队通常致力于每个前端，导致后端成为开发过程中的瓶颈。...在无需担心影响其他前端体验的情况下，微调每个后端的行为和性能以最大程度地满足前端环境的需求。 ? 每个后端特定于一个接口，因此可针对该接口优化后端。...这向接口团队提供了后端的语言选择、发布节奏、工作负载优先顺序和功能集成方面的灵活性。 有关详细信息，请参阅模式：用于前端的后端。 问题和注意事项 请考虑要部署的后端数量。...如果不同接口（如移动客户端）发出相同请求，请考虑是否必须为每个接口实现一个后端，或者一个后端是否可以满足需求。 实现此模式时，服务之间的代码很可能重复。
模型如 ChatGPT、Llama 等在扩展至大数据集和模型时显示出 “涌现能力”。这些进步推动了 NLP 在多个领域的应用，如编程、推荐系统和医学问答。...我们详细介绍了其中一些代表性方法，包括参数共享的模型架构（从头开始训练子章节 3.1）、从人类反馈中优化偏好（有监督微调子章节 3.2）、知识蒸馏的数据质量（3.3 章节）、蒸馏过程中的分布一致性（3.4...(v) 使用 SLMs 评估 LLMs：SLMs 在经过微调后可以作为评估器，评估 LLMs 生成的更加格式自由的内容。...未来的方向包括使用 SLMs 作为代理探索 LLMs 更多的行为模式，如优化 Prompts、判断缺失知识和评估数据质量等，更多信息请参见原文第 8 章未来工作。...尽管 SLMs 性能受到认可，但其潜在的可信度问题，如幻觉产生和隐私泄露风险，仍需注意。当前缺乏全面调查彻底探索 LLMs 时代 SLMs 的这些工作。
在实际使用中该控件主要用于整数或浮点数的计数显示，与普通的LineEdit组件不同，该组件可以在前后增加特殊符号并提供了上下幅度的调整按钮，灵活性更强。...使用场景： 数值输入： 适用于需要用户输入整数值的场景，如设置参数、调整数量等。 调整参数： 在需要进行微小调整的地方，提供直观的增减按钮。...QAbstractSpinBox::ButtonSymbols buttonSymbols() const 获取增减按钮的显示方式。...ui->spinBox_2->setSuffix(" $"); ui->doubleSpinBox->setSuffix(" $"); // 设置显示精度 ui->doubleSpinBox...ui->spinBox_2->setSuffix(" $"); ui->doubleSpinBox->setSuffix(" $"); // 设置显示精度 ui->doubleSpinBox
因此，如何在降低免疫反应的同时保持甚至提高抗体的亲和力是人源化的一个重要研究方向。...在训练过程中，HuDiff-Nb同样分为预训练和微调两个阶段： 1. 预训练阶段：使用人类抗体重链进行训练，学习人类抗体重链的序列特征。...这表明HuDiff-Nb能够有效地在人源化过程中保持纳米抗体的原生特性。...在目前的工作中，HuDiff主要基于序列信息进行预测，而结合三维结构信息可能有助于更好地保持抗体的功能构象。此外，可以考虑将HuDiff应用于更多种类的抗体和纳米抗体，探索其在不同疾病治疗中的潜力。...尤其是针对复杂疾病如癌症和自身免疫疾病的多靶点抗体，HuDiff有可能在人源化过程中进一步优化其特异性和亲和力。 5.
大型语言模型有两个显著特点： （1）大多数压缩算法需要在压缩后对模型进行微调和甚至重新训练，而大型模型的微调和训练成本非常高。因此，许多算法，如量化和剪枝，开始探索免调优算法。...尽管剪枝在CNN中显示出显著效果，但在LLMs中效果不太稳定。剪枝效果不那么有效的原因在于微调成本高昂，但剪枝对于模型压缩至关重要，需要进一步探索以增强和改进其效果。...其中一些方法可以动态地识别和指定剪枝单元，如LLM-Pruner和LoRAShear。此外，Ji等人提出了一种新颖的方法，使用非神经模型作为精度预测器来自动识别最佳修剪模型。...这些技术可以提高现有剪枝方法（如Wanda和SparseGPT）的性能，表明剪枝性能的潜在提升可以通过各种与剪枝方法核心无关的手段实现。 LLM剪枝的未来工作。...在稀疏 MoE 模型中，大多数现有工作都关注如何在保留大部分表示能力的同时减少内存占用。MoEBERT 将预训练 BERT 中的前馈网络（FFN）转换为多个专家，并在推理时只激活一个专家，以提高速度。
前言 本篇文章主要介绍如何在本地安装Llama3.1，以及在本地部署LobeChat可视化UI界面，并且结合Cpolar内网穿透，实现公网远程使用Llama3.1。...它能够提供通用知识、数学计算、多语言翻译和工具使用能力，开放下载并允许开发者定制和微调。...本地安装LobeChat可视化UI界面 Lobe Chat作为一款开源、现代化设计的聊天应用，具有许多令人青睐的特点和功能，接下来教大家如何在本地安装LobeChat。...接下来就可以随时随地进行异地公网来使用Llama3.1大模型了，把固定的公网地址分享给身边的人，方便团队协作，同时也大大提高了工作效率！自己用的话，无需云服务器，还可以实现异地其他设备登录！...以上就是如何在本地安装Llama3.1以及在本地部署LobeChat可视化界面的全部过程。
用户体验 将工具窗口停靠到浮动编辑器选项卡的选项 为了让您可以更轻松地安排工作空间并在多个显示器上与 IntelliJ IDEA 交互，我们实现了将工具窗口拖出主窗口并将其停靠到浮动编辑器选项卡的选项...Find Usages（查找用法）结果中的相似用法集群 Find Usages（查找用法）现在提供有关代码元素如何在项目中使用的更深入信息。...我们还微调了确定显示哪些提示的算法，让您可以看到与 IDE 体验和正在处理的项目最相关的提示。 改进了 Bookmarks（书签） 我们为 Bookmarks（书签）实现了多项 UI 改进。...我们还有许多 TASTy Reader 增强，提高了高亮显示的准确性并改进了编辑器性能。...我们还微调了 Groovy 的 build.gradle 文件中的代码高亮显示，并实现了一些新检查。IDE 现在会高亮显示已弃用的配置方法并建议适用替换选项。
微调和应用在预训练完成后，LayOutLM可以针对特定任务进行微调。例如，在表单理解任务中，可以用具有标注的表单数据对模型进行微调，使其更好地理解和提取表单中的信息。...三、LayOutLM在实际中的应用LayOutLM模型不仅在理论上具有创新性，更在实际应用中显示出其强大的能力。...接下来的章节将进一步提供实战指南，帮助读者了解如何在自己的项目中实施和优化LayOutLM模型。...通过这个实战指南，读者应该能够理解如何在实际项目中部署和使用LayOutLM模型，从而解决复杂的文档理解任务。...在此过程中，对技术的深入理解和创新思维将是推动这一领域发展的关键。
尽管在广泛的SA-1B数据集上训练，SAM显示出强大的零样本泛化能力。SAM包含三个关键组件：图像编码器、 Mask 解码器和提示编码器。下面将描述这些组件。...作者使用AdamW优化器[10]，学习率和权重衰减率均为0.0001。作者不使用任何数据增强和学习率调度器。 在微调过程中，作者优化了加权交叉熵和平均交并比（mIoU）的复合损失函数。...关于推理过程中边界框提示扰动的影响，这些调查的结果如图2所示。在作者的分析中，策略性地冻结 Mask 解码器（即仅微调图像和提示编码器）被证明是最有效的方法，获得了最高的DICE分数。...如图所示，随着推理过程中边界框扰动大小的增加，DICE分数明显下降，这一趋势与作者的预期一致。值得注意的是，在整个推理过程中，作者微调后的模型在面对这些即时扰动时显示出增强的鲁棒性。...作者的实验表明，仅微调图像和提示编码器（同时冻结 Mask 解码器）可以带来更优的结果。 尽管PP-SAM目前专注于二值分割和一个单一的边界框，未来的工作旨在解决这些局限性。
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