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Mini-Gemini Mining the Potential of Multi-modality Vision Language Models
Mini-Gemini: Mining the Potential of Multi-modality Vision Language Models TL; DR：本文构建了一个支持 text+image 多模态输入、text+image 多模态输出的真正的多模态大模型 Mini-Gemini。技术方面主要有三个要点：高效高分辨率的视觉 token 编码，高质量的数据，以及通过 VLM 引导的图
kylin Firefox Warning: Potential Security Risk Ahead
Warning: Potential Security Risk Ahead Firefox detected a potential security threat and did not continue to 127.0.0.1. If you visit this site, attackers could try to steal information like your pas
跟TED演讲学英文：The inside story of ChatGPT‘s astonishing potential by Greg Brockman
The inside story of ChatGPT’s astonishing potential Link: https://www.ted.com/talks/greg_brockman_the_inside_story_of_chatgpt_s_astonishing_potential Speaker: Greg Brockman Date:April 2023 文章
Mini-Gemini: Mining the Potential of Multi-modality Vision Language Models
Mini-Gemini: Mining the Potential of Multi-modality Vision Language Models 相关链接：arxiv 关键字：Vision Language Models、Multi-modality、High-Resolution Visual Tokens、High-Quality Data、VLM-guided Generation
The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey 中文翻译
大型语言模型代理的崛起与潜力：综述 摘要 长期以来，人类一直追求与或超越人类水平的人工智能（AI），而人工智能代理被视为实现这一目标的有希望的方式。人工智能代理是感知环境、做出决策并采取行动的人工实体。已经有很多关于开发智能代理的努力，但它们主要集中在算法或训练策略方面的改进，以提高特定任务的能力或性能。实际上，社区缺乏一个通用且强大的模型，可以作为设计适应各种情况的人工智能代理的起点。由于它
The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey 导读
这篇论文探讨了基于大型语言模型（LLM）的智能代理的发展和潜力。传统的AI算法或训练策略只能提高特定任务的表现，而LLM作为通用且强大的模型，可以为设计适应不同场景的智能代理提供基础。作者提出了一个包含“大脑”、“感知”和“行动”的通用框架，并将其应用于单个代理、多代理和人机合作等不同应用场景中。此外，他们还探索了LLM代理在社会中的行为和个性特征，以及它们对人类社会的启示。该论文总结了一些关键问
《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》全文翻译
The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Surve - 基于 LLMs 的代理的兴起和潜力：一项调查 论文信息摘要1. 介绍2. 背景2.1 AI 代理的起源2.2 代理研究的技术趋势2.3 为什么大语言模型适合作为代理大脑的主要组件 3. 代理的诞生：基于大语言模型构建智能体3.1 大脑3.1.1 自然语
ITMS-90076: Potential Loss of Keychain Access
ITMS-90076: Potential Loss of Keychain Access App Store Connect: Your app “****” (Apple ID: ***** Version: 5.0.0 Build: 2021.5.0.0) has one or more issues 发布新版，收到Apple的邮件，提示有issues，后来查询得知。这个是之前我做
Potential-based shaping and Q-value initialization are equivalent（静态势能塑形相当于初始化agent的Q-table）
摘要 ------事实证明，塑形是提高强化学习表现的一种有力但不稳定的手段。Ng，Harada 和 Russell (1999)提出了一种基于势能的塑形算法，通过增加塑形奖励来保证学习器学会最佳行为。 ------在这篇文章中，我们证明了这个塑形算法和几个强化学习算法所需的初始化步骤之间的某些相似之处。更具体地说，我们证明了一个基于塑形算法的势能函数的初始 Q Q Q 值的强化学习器在整个学
Expressing Arbitrary Reward Functions as Potential-Based Advice将任意奖励函数表示为基于势能的建议
摘要 ------有效地吸纳外部建议是强化学习中的一个重要问题，尤其是在它进入现实世界的时候。基于势能的奖励塑形是在保证策略不变性的前提下，为agent提供特定形式的额外奖励的一种方式。本文提出了一种新的方法，通过隐含地将任意一个具有相同保证的奖励函数转化为动态建议势能的特定形式，使其保持为一个同时学习的辅助值函数。我们证明了这种方式提供的建议捕获了期望中的输入奖励函数，并通过实证证明了其有效性
潜在结果框架(Potential outcomes)与工具变量(Instrumental variable)介绍
Potential outcomes framework 什么是potential outcome呢？考虑在医学中，X=0表示不吃药，X=1表示吃药，那么很显然，一个人是没有办法同时吃药与不吃药的，所以我们只能够观测到其中的一个结果，即 Y ( 0 ) \displaystyle Y( 0) Y(0)或 Y ( 1 ) \displaystyle Y( 1) Y(1)，而X只是用于选择观测的结果
论文阅读 | Event-based Video Reconstruction via Potential-assisted Spiking Neural Network
前言：用SNN脉冲神经网络做基于事件相机的图像重建的文章 论文地址：【here】 代码地址：【here】 Event-based Video Reconstruction via Potential-assisted Spiking Neural Network 引言 目前的重建方法：用ANN人工神经网络 问题：人工神经网络,计算密集型，消耗大的功率，不利于处理低时延事件 解决：稀疏事件数据
Potential leak of memory pointed to by 'machine'
Potential leak of memory pointed to by 'machine' NSString * zipPath=[ NSString stringWithFormat : @"{TIME=%@"