visual chat将会是多模态大模型一个过渡态，Gpt4以及他的后代一定会用集成电路的模式取代这个分立元器件组成的通用多模态模式。但是它的很多思路是值得我们学习的。

问题描述餐馆食物不错，但是环境不太容易让人放松惬意。{属性：食物 ;观点：不错 ;情感：正}{属性：环境;观点：不容易让人放松;情感：负}从一个评论句子中找出，用户评论了哪些方向、观点是什么、情感急性是什么。看起来是一个观点抽取+多分类的问题。解决思路解决这个问题主要有两大思路：1.联合模型一步解决 2.任务分成两步做联合模型解决好处：1.把问题当成一个整体，问题之间关联关系可以作为默认约束2.单

visual chat将会是多模态大模型一个过渡态，Gpt4以及他的后代一定会用集成电路的模式取代这个分立元器件组成的通用多模态模式。但是它的很多思路是值得我们学习的。

AI在生物蛋白质合成中应用

流场力学求解可用的人工智能求解方法

1.从现在视觉模型，结合chatgopt的能力发现现在视模型，缺少一个和chatgpt类似的通用大模型2.现在的视觉生成模型框架有望把各种视觉能力汇总到一个框架，发展出类似chatgpt的通用大模型3.展望了通用视觉通用大模型需要具备什么能力4.展望如何通过生成视觉模型框架来统一各种能力，数据和任务搞如何设置5.对现在通用大模型能力，特别是有状态的增删改能力做了些论文小结个人预测真正有通用能力的视

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

分布式系统领域有着最令人费解的理论，全链路的不确定性堪比物理中的量子力学。同时，分布式系统领域又有着当代最宏伟的计算机系统，Google、Facebook、亚马逊遍布全球的系统支撑着我们的信息生活。显然，能够征服分布式系统的，都是理论和实践两手抓两手都要硬的强者。然而，分布式系统领域还有着最高的上手门槛，没有大规模的基础设施、没有潮水般的流量，分布式领域幽灵般的问题并不会浮出水面。那么，我们应该如

前言：我小学开始就喜欢纯数学，后来也喜欢上物理，还学习过一段时间的理论物理，直到本科毕业时，我才慢慢进入机器学习领域。所以，哪怕在机器学习领域中，我的研究习惯还保留着数学和物理的风格：企图从最少的原理出发，理解、推导尽可能多的东西。这篇文章是我这个理念的结果之一，试图以变分推断作为出发点，来统一地理解深度学习中的各种模型，尤其是各种让人眼花缭乱的GAN。本文已经挂到arxiv上，需要读英文原稿的.

2020年国家发布数据是5大生产要素之一的文件这其实和几十年前“科技是第一生产力”是一样重要的标志性纲要也可以看出国家对数据的重视程度，以及未来数据行业的前景之广大土地、劳动力、资本、技术这4大传统生产要素，经过这么对年的发展已经逐渐的标准化，人才需求也逐渐的稳定已经过了粗放的爆发性发展阶段而数据作为生产要素被提出来也就是去年的事情数据直接创造价值，成为业务必不可少的元素也就不超过20年时间才刚刚