今年LLM的发展趋势之一，就是端侧LLM快速发展，超级APP入口之争异常激烈。不过，端侧LLM如何应用，不知道细节就很难理解。正好，《Octopus v2: On-device language model for super agent》这篇文章可以解惑。 对比部署在云上，端侧大模型的好处主要来说就是：成本低、增强隐私。创建更小的模型以部署在智能手机、汽车、VR 耳机和个人电脑等边缘设备，等等

斯坦福大学科研团队近期发布的Octopus V2端侧AI大模型犹如一颗璀璨的新星冉冉升起，凭借其卓越的性能和高效的推理能力，在业界引起了巨大轰动。 这款拥有20亿参数的端侧强大语言模型一亮相，便在开发者社群内迅速蹿红，首夜下载量即突破两千次大关，展现出前所未有的魅力。 Octopus V2的独特之处在于其能在智能手机、汽车和个人电脑等多种终端设备上流畅运行，尤其在涉及自动化工作流的任务中，它能

大型语言模型（LLMs）在函数调用方面展现出卓越的应用潜力，特别是针对Android API的定制应用。与那些需要详尽描述潜在函数参数、有时甚至涉及数万个输入标记的检索增强生成（RAG）方法相比，Octopus-V2-2B在训练和推理阶段均采用了独树一帜的功能标记策略。这一创新不仅令Octopus-V2-2B的性能可与GPT-4比肩，更在推理速度上实现了显著提升，远超基于RAG的方法，因此，它特别

📌 元数据概览： 标题：论文的标题是 “Octopus v2: On-device language model for super agent”，这个标题暗示了文章可能讨论的是一种新型的、适用于移动设备的强大语言模型，旨在提升AI代理的性能。作者：文章的作者是Wei Chen和Zhiyuan Li，他们都来自斯坦福大学。斯坦福大学是世界顶尖的研究型大学，作者们很可能在人工智能和机器学习领域

解题思路 对于每个宝藏维护个区间，答案一定在这些区间中对于每个区间的端点由小到大排序对于每个点进行判断，若当前位置合法，则该点一定为一个右端点则该点到前一个端点之间均为合法点若前一个点不合法，则一定是某一个区间限制的左端点，所以该点到这个端点之间均未超出范围，使某一宝藏取不到若前一个点合法，则在满足的前提下，还避免了重复 import java.io.*;import java.math

Octopus: Comprehensive and Elastic User Representation for the Generation of Recommendation Candidates 背景： 多兴趣通道(channel)结构的多兴趣召回模型在兴趣通道数量上面存在两个问题 兴趣通道较少，不能充分学习到用户的多个兴趣。兴趣通道较多，很多兴趣通道可能和用户兴趣不相关，这样会引

项目描述 临近学期结束，还是毕业设计，你还在做java程序网络编程，期末作业，老师的作业要求觉得大了吗?不知道毕业设计该怎么办?网页功能的数量是否太多?没有合适的类型或系统?等等。这里根据疫情当下，你想解决的问题，今天给大家介绍一篇基于SSM的在线作业管理系统设计与实现。 功能需求 本在线作业管理系统通过分析和确定系统的角色和功能划分，按照业务合理区分为不同的菜单功能模块。从用户角度出发，对

3dMax章鱼插件Octopus 3dMax章鱼插件，不仅在视口中以饼状的形式，呼出各种属性参数，方便调用，而且是一个可编写脚本的框架，因此您有很多机会创建自己的菜单并轻松分发。整个OCTOPUS系统可以使用maxscript进行自定义，您可以根据需要设置行为。 【适用版本】 3dMax 2018-2024 【特性】 您可以将4个不同的操作绑定到每个章鱼按钮。每次SH