作者认为目前的孤儿规则是安全的,但是过于严格. 随着 Rust 的发展, 作者认为是时候需要对 孤儿规则 进行一定的弱化,并且提出了自己的一些想法.
大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。
最近做求职笔试题，遇到比较有意思的题目，题目或多或少涉及到《剑指Offer》的思路和知识点，如果不是刷书两遍，估计不会做出来，分享一下互相学习！ ************************************************************ 1、不使用额外空间交换2个数据, 请写出任意3种方法，并阐明其优缺点。 样例： int a = 2; int b = 3 ; 不再声明任何变量，使得 a = 3, b =2; 解题思路： 部分参考自 http://www.cnb
Shingle,音[ˈʃɪŋɡl]，是世界上第一款（唯一？）用于安全威胁评估的微信小程序，方便团队开展STRIDE建模，支持项目向导、中英文以及多人协作。
最近电影《我不是药神》引发热议，原研药贵，且研制过程九死一生。近期Science Advances上发表了《Deep reinforcement learning for de novo drug design》（基于深度强化学习的新药设计）、以及2017年Journal of Cheminformatics上的《Molecular de-novo design through deep reinforcement learning》。掀起来人工智能方法研制新药的序幕，人工智能到底如何研制新药的？这种方法有什么优缺点？
基于 LLaMA 系基模型经过中文金融知识指令精调/指令微调(Instruct-tuning) 的微调模型。通过中文金融公开问答数据+爬取的金融问答数据构建指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 系模型进行了指令微调，提高了 LLaMA 在金融领域的问答效果。
大模型最让人印象深刻的是它们的「涌现」行为，数以万计的二进制计算决策融合成一种仿佛人类的理解力和创造力，让金融行业看到开发一个专注金融的语言大模型的巨大价值。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 动辄50万的毕业生年薪，动辄100万起步价的海归AI高级人才，普通员到底应不应该转型AI工程师，普通程序员到底应该如何转型AI工程师？ 以下，精选了三个特别典型的普通程序员成功转型AI的案例，也是知乎上点赞量相当高的案例： 第一案例为普通程序员，经过六个月从接触机器学习到颇有心得的切身体会。 第二个案例为只懂 ACM 竞赛相关算法的普通程序员，误打误撞接触到了数据挖掘，之后开始系统地了解机器学习相关的知识，如今已经基本走上了数据科学家之路的
作者：Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson
自ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本项目旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、数据集及教程等资料，目前收录的资源已达100+个！
【1】 DProST: 6-DoF Object Pose Estimation Using Space Carving and Dynamic Projective Spatial Transformer 标题：DProST：基于空间雕刻和动态投影空间变换的6-DOF目标位姿估计 链接：https://arxiv.org/abs/2112.08775
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