本文就对多模态预训练模型做了整理，从多模态预训练大模型主要包括以下4个方面：1.多模态众原始输入图、文数据表示：将图像和文本编码为潜在表示，以保留其语义2.多模态数据如何交互融合：设计一个优秀架构来交叉多模态信息之间的相互作用3.多模态预训练大模型如何学习萃取有效知识：设计有效的训练任务来让模型萃取信息4.多模态预训练大模型如何适配下游任务：训练好的预训练模型fintune适配下游任务

1.把DDIM模型做了实现层面的介绍2.把具体实现代码和推导细节对应3.代码学习是为了后面sd模型打基础4.甚至是为了后续改模型架构，增加更多特征信息作铺垫

图在人类的眼睛中是一个可视的有长宽高的真实可以看的到的世界；然而在机器眼睛中，图其实就是一堆的数据，包含了每个体素的属性、位置、相对位置，以及一堆的方法：包括评判规则、取、存、删、增操作的方法。所以可以很明确的知道图的代码应该也是包括这些模块的：1.体素的数据结构：属性、相对位置、测量值、位置2.图中元素的操作方法：2.1静态操作方法：存、检索2.2动态规则：基于规则的存储、取数、计算、增删改、构

mini智能小助理，可以如何收集alignment数据。介绍了智能体自我迭代，自举能力的重要性。以及人在其中如何为机器自举提供动力

那么有没可能同时保持模型泛化力有模块化增量增加其他能力，不影响其它能力。我提出的想法是用某块组合方式来实现：1.pretrain保持泛化性2.把pretrain模型参数用更小可控参数矩阵层转换控制3.在可控参数矩阵层之上增加adapter层，这样相当于是pretrain是一个很复杂通用机器，通过控制矩阵引出基础控制算子，然后在通过adapter层作为控制算子编程层，用ssft数据任务调教控制编程层

这篇论文是截至目前为数不多的介绍大模型训练配套环境比对的论文，对于想要入门大模型训练同学是个不错的入门资料。比较了不同尺寸模型（比较常用的7、13、70b），在不同型号gpu、训练框架、推理框架数据。结合自己实际工作需要和论文给出的运行时数据分析，总结了下面几条：1.二次预训练最低硬件配置，如果想要自己做简单二次预训练（7、13、70B参数）最小8卡80g显存A1002.对于小规模sft对考虑PE

假如我们拥有两条消息 𝑚0,𝑚1 的加密，分别为 𝑐𝑡0,𝑐𝑡1 ，展开来就是：我们可以注意到，如果我们把两条密文的两个部分各自相乘的话，我们就可以得到一个新的密文 𝑐𝑡^ ：𝑐𝑡我们得到的结果恰恰就是原文 𝑚0+𝑚1 加在一起之后所对应的加密密文！这样的话，如果我们得到了两条加密算法的密文，我们就可以通过这样的方法得到密文的任意线性组合了。

他们大致的思路是：用户内容如何呈现应是需要对用户内容理解选择合适的呈现方式，生成内容可视呈现计划大纲，然后对每部分的内容细化充分的分析挖掘ppt工具的属性来做细粒度优化呈现。充分的理解PPT这种工具的可视化呈现优势，对每部分的素材生成合适的呈现效果，比如：大小、颜色、动效，前后颜色搭配，颜色比对，图表…对于如何根据用户输入的信息做信息的整理组织，然后把整理组织信息作排版，生成合适的PPt呈现不是重

人形机器人是多领域交叉技术的产物，主要由三大系统组成：感知系统、决策系统和执行系统。感知系统感知系统是人形机器人获取外界信息的途径，主要由各种传感器组成。其中，视觉传感器用于获取图像信息，如摄像头、激光雷达等；触觉传感器用于感知触碰和压力，如力/力矩传感器、声学传感器等。这些传感器收集到的信息为机器人的决策和执行提供基础。决策系统决策系统是人形机器人的大脑，负责处理和决策各种信息。它由芯片和算法组

回来自我隔离期，出不了小区加上倒春寒阴天；疯与快疯之间，重读了微软研究院Learn to Rank几篇经典论文，参考的看了CSDN上不少博主的观点。总觉得对于文章，有些思路上的点没有点透；尝试从排序更根本思路去讲解排序类算法为何如此、以及如此演进。思路：排序从冒泡法说起——打分、参考比较、决策冒泡排序时候每个容器中默认是一个数，所以没有从特征到打分这个步骤冒泡排序时候两个数据大小比...