language chatbridge modalities bridging
Python实现软件设计模式8：桥接模式 Bridge Pattern
动机 将抽象部分与实现部分分离，使他们都可以独立地变化。用抽象关联取代传统的多层继承。将类之间的静态继承关系转换为动态的对象组合关系。 上图展示的软件系统中存在两个独立地变化维度，分别是抽象类（Abstraction）和实现类(Implementor)，它俩都是接口、都分别可以独立地扩展出多个子类。 ......
el-dialog v-modal 关闭后 有透明遮罩未关闭 突然出现 v-modal-leave 样式 导致
/* 数据量大与遮罩交互冲突优化 */ .v-modal.v-modal-leave{ display: none; } ......
Coding Languages used in Smart cars
Smart cars utilize a variety of programming languages for different purposes within their systems. The choice of programming language often depends on ......
8 s04-4 导入Bridge资产包
Bridge介绍 Bridge是Quixel Megascans的本地管理器，利用它可以从Quixel Megascans下载从城市到自然环境的写实材质和3D扫描模型。 虚幻引擎自带Bridge 登录使用的账号密码是Epic的账号密码。 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
南阳师范大学 外国语学院 Foreign language school
省内外高校 郑州大学河南大学河南师范大学 信阳师范学院 安阳师范学院省外洛阳师范学院 商丘师范学院 北京外国语大学 上海外国语大学 广东外语外贸大学 西安外国语大学 天津外国语大学 大连外国语大学 四川外国语大学 ......
3_5 Interpreters for Languages with Abstraction
3_5 Interpreters for Languages with Abstraction The Calculator language provides a means of combination through nested call expressions. However, ther ......
Warning: [antd: Modal] Static function can not consume context like dynamic theme. Please use 'App' component instead.
react 的model.confirm报错，它意味着你在使用动态主题（Dynamic Theme）时不能在静态函数中使用上下文，需要使用contextHolder const [modal, contextHolder] = Modal.useModal(); React.useEffect(() ......
大模型评测-微软亚洲研究院：A Survey on Evaluation of Large Language Models论文分享
《A Survey on Evaluation of Large Language Models》 一、论文介绍：微软亚洲研究院公开了介绍大模型评测领域的论文《A Survey on Evaluation of Large Language Models》。该论文一共调研了219篇文献，以评测内容 ......
antd-vue Modal.confirm方法 执行确定事件弹窗没关闭
vue版本：3.4.x antd-vue版本： 4.0.8 原因：是vue更新到3.4.x版本，某些api和antd-vue不兼容 解决方式：将vue版本锁定3.3.4 ......
MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video
目录概符号说明MMGCN代码 Wei Y., Wang X., Nie L., He X., Hong R. and Chua T. MMGCN: Multi-modal graph convolution network for personalized recommendation of mic ......
Language Models are Unsupervised Multitask Learners
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ OpenAI blog, 2019 ......
InstructGPT《InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback》解读
背景 GPT-3 虽然在各大 NLP 任务以及文本生成的能力上令人惊艳，但是他仍然还是会生成一些带有偏见的，不真实的，有害的造成负面社会影响的信息，而且很多时候，他并不按人类喜欢的表达方式去说话。在这个背景下，OpenAI 提出了一个概念“Alignment”，意思是模型输出与人类真实意图对齐，符合 ......
GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读
GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上，超出 GPT-2 非常多，能生成人类难以区分的新闻文章；2. 主推 few-shot，相比于 GPT-2 的 zero-shot，具有很强的创新性；3. 模型结构略微变化，采用 sparse attention 模块；4. 海量训练语料 45TB（清洗后 ......
GPT-2 《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》解读
背景 GPT1采用了pre-train + fine-tuning训练方式，也就是说为了适应不同的训练任务，模型还是需要在特定任务的数据集上微调，仍然存在较多人工干预的成本。GPT-2 想彻底解决这个问题，通过 zero-shot，在迁移到其他任务上的时候不需要额外的标注数据，也不需要额外的模型训练 ......
GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读
背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......
AntDesignBlazor示例——Modal表单
本示例是AntDesign Blazor的入门示例，在学习的同时分享出来，以供新手参考。 示例代码仓库：https://gitee.com/known/BlazorDemo 1. 学习目标 创建Modal表单编辑数据 创建Table操作列 2. 创建Modal表单 1）新增按钮和Modal组件 打开 ......
ICPC2022 Xi'an R A Bridge
洛谷传送门 QOJ 传送门 感觉很妙啊，应该不止蓝吧？ 首先一个转化是每次建桥操作就相当于交换两条链的后半部分，可以看看扶苏那篇题解的图。 我们将每个点表示为形如 \((x, y)\) 的二元组表示它初始在第 \(x\) 行第 \(y\) 列，按 \(y\) 为键值排序，那么一次询问就是查询一条链的 ......
《OneLLM: One Framework to Align All Modalities with Language》论文学习
一、Abstract 随着LLM的兴起，由于其强大的语言理解和推理能力，在学术和工业界中越来越受欢迎。LLM的进展也启发了研究人员将LLM作为多模态任务的接口，如视觉语言学习、音频和语音识别、视频理解等，因此多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model， MLLM ......
桥接模式 Bridge
一、定义 将抽象部分与它的具体实现部分分离，使它们都可以独立地变化 通过组合的方式建立两个类之间联系，而不是继承 二、适用场景 抽象和具体实现之间需要更多灵活性 一个类存在两个（或多个）独立变化的维度，且这两个（或多个）维度都需要独立进行扩展 不希望使用继承，或因为多层继承导致系统类的个数激增 三、 ......
《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》论文学习
一、Abstract 最先进的计算机视觉系统被训练用以预测一组预定的固定目标类别。这种受限的监督方式限制了它们的通用性和可用性，因为需要额外的标记数据来指定任何新的视觉概念。因此，直接从关于图像的原始描述文本中学习是一个有希望的替代方法，它利用了更广泛的因特网监督来源。 我们证明了预测哪个标题与哪张 ......
large language model evaluation
1 Evaluate medical model fine-tuned by llama 1.1 evaluation dataset here how to organize the dataset ......
《X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating Multi-Modalities as Foreign Languages》论文学习
《X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating Multi-Modalities as Foreign Languages》论文学习 ......
Open-World Object Manipulation using Pre-trained Vision-Language Models
概述 提出MOO: Manipulation of Open-World Objects 用预训练的VLM在图像中标记instruction的object的坐标，传入policy进行控制，可以zero-shot泛化到novel object，还支持手指、点击输入指令。 问题 机器人泛化到训练中没有见 ......
《ChatBridge: Bridging Modalities with Large Language Model as a Language Catalyst》论文学习
一、Abstract 构建能够感知现实世界多种模态信信号，并解决各种任务的通用模型，是人工智能领域一个吸引人的目标。 在本文中，我们介绍了ChatBridge，这是一个新颖的多模态语言模型，它利用语言的表达能力作为催化剂，来弥合不同模态之间的差距。我们证明，只需要使用双模态的语言配对数据（image ......
《MiniGPT-4: Enhancing Vision-language Understanding with Advanced Large Language Models》论文学习
一、ABSTRACT 最新的GPT-4展示了非凡的多模态能力，例如直接从手写文本生成网站和识别图像中的幽默元素。这些特性在以往的视觉-语言模型中很少见。然而，GPT-4背后的技术细节仍然未公开。我们认为，GPT-4增强的多模态生成能力源自于复杂的大型语言模型（LLM）的使用。 为了检验这一现象，我们 ......
【论文阅读笔记】【多模态-Vision-Language Pretraining】 BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation
BLIP ICML 2022 (Spotlight) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 在视觉-语言预训练（VLP）中，如何更加高效地利用充斥着噪声的海量图文对数据，提升预训练效果？ 如何设计模型，使得预训练后的模型在理解（understanding-based）任务 ......
A fast and simple algorithm for training neural probabilistic language models
目录概Noise contrastive estimation Mnih A. and Teh Y. W. A fast and simple algorithm for training neural probabilistic language models. ICML, 2012. 概 NCE ......
Recommendation as Instruction Following: A Large Language Model Empowered Recommendation Approach
目录概InstructRecInstruction Generation Zhang J., Xie R., Hou Y., Zhao W. X., Lin L., Wen J. Recommendation as instruction following: a large language mo ......