aarch64-linux-gnu作为一种新的架构，在移动设备和嵌入式系统等领域得到了广泛应用。在开发过程中，需要搭建相应的开发环境，并且需要注意与arm-linux-gnueabi存在的不兼容性。虽然会遇到一些问题，但是技术社区提供了许多支持和理解，最终我们可以编写出高效、高质量的程序。

大型语言模型已被证明可以执行复杂的任务。然而，在现实世界中实现一般推理，例如机器人问题，会带来接地气的挑战。论文提出了具体化的语言模型，以将真实世界的连续传感器模态直接结合到语言模型中，从而建立单词和感知之间的联系。具体语言模型的输入是多模态语句，它们交织了视觉连续状态估计和文本输入编码。结合预训练的大型语言模型，对这些编码进行端到端训练，用于多个具体任务，包括顺序机器人操作规划视觉问题解答和图像

目录一、安装显卡驱动二、安装 CUDA三、配置 CUDA 的环境变量四、安装 cuDNN五、检查 CUDA、cuDNN 是否安装成功六、卸载 CUDA首先确认电脑上安装了 NVIDIA 显卡。

通过一段时间的项目实践和agent学术研究的学习，可以明显的感受agent已经成为构建数字生产力的重要技术路径，它的主要突破在于，本身贴合强化学习理念的"行动-反馈"机制与大模型的推理能力的配合使用，实现了“1+1>>2”的组合效应。

CNTK与深度强化学习笔记之二： Cart Pole游戏示例前言前面一篇文章，CNTK与深度强化学习笔记之一： 环境搭建和基本概念，非常概要的介绍了CNTK，深度强化学习和DQN的一些基本概念。这些概念希望后面还有文章继续展开深入:)，但是只看理论不写代码，很容易让人迷惑。学习应该是一个理论和实践反复的过程。上一章的公式太多，这一章没有公式，只有代码。建议大家这两章来回看，把理论和代码对应起来。我

以上这些 PEFT 方法，都是在原来模型参数之外，添加不到原参数量 1% 的参数。在这些新添加的参数上做微调，很多时候就可以媲美全参数微调了。以我个人经验来说，LoRA 和 QLoRA 是现在比较常用的，库也很好地支持了这两种方法。像是 Adapter 以及基于 pseudo soft prompt 的一些方法比较少会用到。【一家之言，欢迎评论区交流】一些论文几篇博文解密Prompt系列3. 冻结

12:00-12:30人工智能从感知走向认知杨红霞阿里巴巴达摩院智能计算实验室资深算法专家

我下载了LISA-13B-llama2-v0-explanatory（别下这个，我当时是因为作者只发布了两个版本，才下的，后面没用上，要下就选择v1的版本，内存大的下13B，小的下7B）释放不需要的显存：在某些情况下，可能存在一些不需要的显存被占用，可以使用torch.cuda.empty_cache() 来释放不需要的显存。之前https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/py

先贴论文链接及GitHub网址，如若侵权，请联系删除。本文的创新是提出了一个Relation-Aware Global Attention (RGA) module，该module可以捕获全局结构信息用于注意力学习。创新点（贡献）：本文通过从features之间相关性的全局视角来学习每个feature node之间的注意力。作者认为全局范围内的相关性拥有有价值的结构（类似于聚类）信息，并从一个学到

这是由于重启服务器，linux内核升级导致的，由于linux内核升级，之前的Nvidia驱动就不匹配连接了，但是此时Nvidia驱动还在，可以通过命令。如果失败了，别急，接着往下看>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>如果安装失败了，请跟者本文走>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>此时，我们需要把新安装的