robomimic应用教程（一）——模型训练
Robomimic使用集中式配置系统来指定所有级别的(超)参数 本文介绍了配置（推荐）和启动训练运行的两种方法 目录 一、使用config json（推荐） 二、在代码中构造一个配置对象 三、查看运行结果 1. 实验结果会存在一个固定文件夹中，可以设置存储位置： 2. 可以设置展示方式： 3. 可以设置存储方式： 4. 可以设置评估执行过程及视频存储： 5. 可以设置Tensorboard可视化： 6...
2024华为杯E题：高速公路应急车道紧急启用模型
在探索如何合理使用应急车道，多数情况下，管理者往往通过多路段的视频监控，凭借经验决定是否允许临时使用应急车道。这样的做法一方面因缺少理论依据容易引起争议，另一方面对缓解拥堵效果也难以评价。所以建立数学模型发掘高速公路特定路段即将发生拥堵的条件，评估临时借用应急车道对缓解道路拥堵的作用具有重要的理论和现实意义。 如果在紧急情况下临时使用应急车道，需要在高速公路沿线布置一些告示装置（包括显示屏或语音），用...
如何在本地部署大语言模型
近年来，随着大语言模型（如GPT、BERT等）的迅速发展，越来越多的开发者和研究人员希望在本地环境中部署这些强大的模型，以便用于特定的应用场景或进行个性化的研究。本文将详细介绍如何在本地部署大语言模型，涵盖必要的环境配置、模型选择、代码实现及后续优化等方面，助你轻松上手。 1. 环境准备 1.1 硬件要求 在部署大语言模型之前，首先需要确保你的硬件环境能够满足模型的运行要求。以下是推荐的硬件配置： C...
AIGC实战——多模态模型Flamingo
AIGC实战——多模态模型Flamingo 0. 前言1. Flamingo 架构2. 视觉编码器3. Perceiver 重采样器4. 语言模型5. FIamingo 应用小结系列链接 0. 前言 我们已经学习了文本生成图像模型 DALL.E 2，在本节中，我们将探索另一种多模态模型 Flamingo，它可以根据给定文本和视觉数据流生成文本。Flamingo 是 DeepMind 在 2022 年...
TensorRT-LLM——优化大型语言模型推理以实现最大性能的综合指南
引言 随着对大型语言模型 (LLM) 的需求不断增长，确保快速、高效和可扩展的推理变得比以往任何时候都更加重要。NVIDIA 的 TensorRT-LLM 通过提供一套专为 LLM 推理设计的强大工具和优化，TensorRT-LLM 可以应对这一挑战。TensorRT-LLM 提供了一系列令人印象深刻的性能改进，例如量化、内核融合、动态批处理和多 GPU 支持。这些改进使推理速度比传统的基于 CPU...
AI在医疗领域：MEDIC 全面评估大模型在医疗领域的应用
随着医疗领域中大型语言模型（LLMs）的迅猛发展，公众对于其评估的需求日益增长，要求超越传统的USMLE等基准测试，以更全面地反映模型在现实世界中的应用性能。尽管现实世界的评估对于衡量模型的实用性具有重要价值，但由于其往往滞后于LLMs的技术进步，可能导致在模型部署时评估结果已不再适用。 本文提出了MEDIC框架，该框架从五个关键临床能力维度对LLMs进行全面评估：医学推理、...
探索大语言模型在心理健康状态评估的应用
概述 论文地址：https://arxiv.org/abs/2302.02083v3 本文认为，理解他人无法观察到的心理状态的能力，即所谓的心智理论（ToM），可能会在大规模语言模型中自发出现。 论文显示，GPT-3 及其后续版本在 ToM 任务方面取得了巨大进步，例如，GPT-4 甚至解决了几乎所有挑战。 这表明，语言模型的发展可能反映了人类社会互动、交流、移情、自我意识和道德的重要方面。换句话说...
OpenTK模型加载
文章目录 简介 一、加载 OBJ 和 FBX 模型 1、加载 OBJ 模型 2、加载 FBX 模型 二、处理模型顶点和法线 1、处理顶点数据 2、处理法线数据 三、模型变换与动画 1、模型变换 2、模型动画 简介 在现代图形应用程序中，加载和显示复杂的3D模型是常见的任务。OpenTK 提供了强大的工具来加载和处理各种3D模型格式，如 OBJ 和 FBX。本节将详细介绍如何使用 OpenTK 加...
网络编程day04（UDP、Linux IO 模型）
目录 【1】UDP 1》通信流程 2》函数接口 1> recvfrom 2> sendto 3》代码展示 1> 服务器代码 2> 客户端代码 【2】Linux IO 模型 场景假设一 1》阻塞式IO：最常见、效率低、不耗费CPU 2》 非阻塞 IO：轮询、耗费CPU，可以处理多路IO 设置非阻塞的方式 1> 通过函数自带参数设置 2> 通过设置文件描述符的属性，把文件描述符的属性设置为非阻塞...
AI模型：追求全能还是专精？
近日，OpenAI预计在秋季推出代号为“草莓”的新AI。从专注于数学问题到处理主观营销策略，"草莓"模型展现出惊人的多样性。而这种全能型 AI 是否代表了未来趋势？相比专攻于某一领域的专业型AI产品，全能型AI产品是否一定具有更广阔的经济市场、吸引更多用户喜爱呢？ 其实以上的说辞有点怪怪的。个人感觉是因为现在大模型的技术还不够完善，不能做到 “即做好全能型，也能在全能领域...