feedback专题

AIGC-CVPR2024best paper-Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation-论文精读

Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation斩获CVPR2024最佳论文！受大模型中的RLHF技术启发，团队用人类反馈来改进Stable Diffusion等文生图模型。这项研究来自UCSD、谷歌等。在本文中，作者通过标记不可信或与文本不对齐的图像区域，以及注释文本提示中的哪些单词在图像上被歪曲或丢失来丰富反馈信号。在 18K 生成图像 (R

MEMS：Lecture 18 Feedback

讲义 Linear feedback MEMS热板 Hotplate MEMS（微机电系统）热板是现代气体传感器的重要组成部分。它们通过加热一种活性材料来工作，这种材料与气体发生反应，从而改变其电阻。电阻的变化可以用来检测和测量特定气体的存在和浓度。 MEMS热板通常由以下几个部分组成：加热元件：通常是由薄金属膜（如钛/钛氮化物）构成的螺旋形加热器。这些加热器被设计成能够快速且均匀

跟TED演讲学英文：Teachers need real feedback by Bill Gates

Teachers need real feedback Link: https://www.ted.com/talks/bill_gates_teachers_need_real_feedback Speaker: Bill Gates Date: May 2013 文章目录 Teachers need real feedbackIntroductionVocabularyTra

【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分

Training language models to follow instructions with human feedback B 部分回顾一下第一代 GPT-1 ：设计思路是 “海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调” 范式；模型架构是基于 Transformer 的叠加解码器（掩码自注意力机制、残差、Layernorm）；下游各种具体任务的适应是通过在模型架

【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback A部分

Training language models to follow instructions with human feedback A 部分回顾一下第一代 GPT-1 ：设计思路是 “海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调” 范式；模型架构是基于 Transformer 的叠加解码器（掩码自注意力机制、残差、Layernorm）；下游各种具体任务的适应是通过在模型架

[论文笔记] BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback 贝叶斯个性化排序

参考：贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结 - 刘建平Pinard - 博客园参考：矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用 - 刘建平Pinard - 博客园 BPR算法使用背景　在很多推荐场景中，我们都是基于现有的用户和商品之间的一些数据，得到用户对所有商品的评分，选择高分的商品推荐给用户，这是funkSVD之类算法的做法，使用起来也很有效。但是在有些推荐场景中，我们是为了在千万级别的

Software Evolution and Feedback: Theory and Practice

$django报错：Cannot assign \“6\“: \“Feedback.supervise\“ must be a \“Supervise\“ instance$

django报错：Cannot assign \“6\“: \“Feedback.supervise\“ must be a \“Supervise\“ instance

报错内容：Cannot assign “6”: “Feedback.supervise” must be a “Supervise” instance 报错原因及说明：因为Feedback模型的supervise字段为ForeignKey类型，所以在实例化新建的是要一个Supervise实例化对象才可以，不能传字符串类型。纠正方案： supervise = models.Supervis

set feedback 和set define

set feedback set feedback有三种方式 set feedback on set feedback off set feedback n set feedback on: 打开反馈默认情况下，当一条 sql 语句执行的时候，oracle 会给一个反馈，比如：创建表的时候，如果成功，命令行会返回类似：‘Table created’ 的反馈，又比如执行一个 pl/sq

Training language models to follow instructions with human feedback

Abstract 使语言模型变得更大并不意味着它们本身就能更好地遵循用户的意图。模型的输出结果可能存在以下问题不真实有毒对用户没有帮助即这些模型没有和用户 “对齐”（aligned）在给定的 Prompt 分布上，1.3B 的 InstructGPT 的输出比 175B GPT-3 的输出更好（尽管参数量相差 100 多倍）。 1 Introduction 语言建模的目标：pr

jenkins视图插件extreme feedback

1. 简介 extreme feedback，用于大型面板监控选定jobs的状态，公司项目工程较多，可以投影到一个大屏幕监控状态 2.安装 1>选择系统管理>管理插件>可选插件，在过滤输入框中输入feedback检索 2>选中extreme feedback panel和extreme feedback plugin，点击直接安装 3.插件使用 1>在jenkins首页，点击“+”

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）的故事：起源、动机、技术及现代应用

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）的故事：起源、动机、技术及现代应用自2018年BERT模型的提出以来，AI研究领域见证了自动语言任务处理技术的快速发展。BERT结合了变压器架构、自监督预训练及监督式迁移学习的强大能力，改写了多个性能基准测试的记录。尽管BERT不适用于生成任务，T5模型证明了监督式迁移学习在此类任务中同样有效。然而

AgentScope Learning Feedback

教程：关于AgentScope — AgentScope 文档 (modelscope.github.io) AgentScope代码结构 AgentScope├── src│ ├── agentscope│ | ├── agents # 与智能体相关的核心组件和实现。│ | ├── memory # 智能体

TIL: Adapting Triplet Importance of Implicit Feedback for Personalized Recommendation

一、概述《Adapting Triplet Importance of Implicit Feedback for Personalized Recommendation》是一篇关于个性化推荐的论文。它提出了一种名为Triplet Importance Learning（TIL）的新型训练框架，通过调整构建的训练三元组的重要性来优化个性化排名的训练过程。同时，它还提供了两种策略来衡量用户、正向

Mino Channel Infomation Feedback Using Deep Recurrent Network简记

Mino Channel Infomation Feedback Using Deep Recurrent Network简记原文18年的文章，引入了LSTM作为压缩和解压模块具体的结构如下所示，可以发现，压缩解压模块分为两部分，上侧是线性模块FCN，下侧是LSTM,引入LSTM的主要考量是考虑CSI中的延时信息，在这里CNN就显得不那么合适。为了减少计算量，在文章后面有提出将FCN设计出串

Spatio-Temporal Representation With Deep Neural Recurrent Network in MIMO CSI Feedback简记

Spatio-Temporal Representation With Deep Neural Recurrent Network in MIMO CSI Feedback简记文章目录 Spatio-Temporal Representation With Deep Neural Recurrent Network in MIMO CSI Feedback简记参考简记LSTM结构深度可分

Convolutional Neural Network based Multiple-Rate Compressive Sensing for Massive MIMO CSI Feedback:

Convolutional Neural Network based Multiple-Rate Compressive Sensing for Massive MIMO CSI Feedback: Design, Simulation, and Analysis简记文章目录 Convolutional Neural Network based Multiple-Rate Compres

VoIP之AVPF（Audio-Visual Profile with Feedback)

在VoIP音视频通话中，接收者可以依赖rtcp机制向发送者报告RTP数据接收的统计情况，以便发送者根据接收情况（丢包数量等）调整传输行为（发送速率等）。由于基本的RTCP统计报告是定期发送的，通过该机制来调整发送端行为会有一定的滞后性，比如视频因丢包解码出现花屏时，急需新的I帧来刷新图像。为了解决以上问题，定义了AVPF机制，即RFC4585(RTP/AVPF)：基于RTCP反馈的扩展机制，同

推荐系统漫谈之流行度偏置（popularity bias）与数据链路（Feedback Loop）

metartc5_jz源码阅读-yang_rtcpush_on_rtcp_ps_feedback

// (Payload-specific FB messages，有效载荷反馈信息)，这个函数处理Payload重传int32_t yang_rtcpush_on_rtcp_ps_feedback(YangRtcContext *context,YangRtcPushStream *pub, YangRtcpCommon *rtcp) {if (context == NULL || pub ==

Touch Feedback（触摸反馈）：水波纹

参考：聊聊Android5.0中的水波纹效果 Android5.0水波纹效果适配4.X 简介： Touch Feedback（触摸反馈）：水波纹为：5.x以上自带 , 5.0以下版本可以使用同名的selector可兼容。系统自带水波纹实现方式水波纹效果大致上可以分为两种，一种是有界的，一种无界，有界水波纹： <TextViewandroid:layout_w

keras系列︱seq2seq系列相关实现与案例（feedback、peek、attention类型）

之前在看《Semi-supervised Sequence Learning》这篇文章的时候对seq2seq半监督的方式做文本分类的方式产生了一定兴趣，于是开始简单研究了seq2seq。先来简单说一下这篇paper的内容：创立的新形式Sequence AutoEncoder LSTM(SA-LSTM)，Pre-trained RNNs are more stable, generalize b

Send feedback in socket.on() in socket.io

http://www.csser.com/board/4f5ed68d417a7f6a6e000059 发送、接收需要确认的数据在服务端与终端发送消息的过程中，如需要对方接收到消息后立刻得到确认，则只需在 .send 或 .emit最后一个参数传入回调函数就可以了。服务端代码 var io = require('socket.io').listen(80);io.sock

阿白数模笔记之粒子群法(Particle Swarm Optimization，PSO)负反馈（Degenerative Feedback）修正及MATLAB代码详解

目录 Preface 基本粒子群法（Basic particle swarm optimization）负反馈（Degenerative Feedback）修正 MATLAB代码详解多峰函数参数初始化迭代过程结果显示参考文章 Preface 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO），又称微粒群算法，是由J.

DC2DC电源设计注意事项--1,Feedback

电源采集图如下图 Feedback 采集电压点应该在靠近负载侧。这样可以减少大电流导线导致的电压差，真实反应输出电压值 FB_1P21采集电路靠近芯片侧， 2.1，采集分压电路上侧为Vout+ Vnoise, 那么一分压就噪声就小了。假如采集电路远离芯片侧，那么在走线的过程中FB_1P21会随着走线变大而变大。 2.2 FB电路远离MOS和电感元件下面2张图是不好的设计 Feed