第一个Shader程序：// Upgrade NOTE: replaced 'mul(UNITY_MATRIX_MVP,*)' with 'UnityObjectToClipPos(*)'// 我的第一个顶点/片元着色器// 名称Shader "Fan/FirstShader"{// 声明材质属性是非必需的,此处未声明任何材质属性Properties{// 属性// 声明一个Color类型的属性_

8. RLHF（基于人类反馈（Human Feedback）对语言模型进行强化学习（Reinforcement Learning））不一定是AGI 的必经路径，因为RLHF是hf部分决定了上限，怎么会通往 AGI？4. 学术界大模型研究与工业界差距大，一个问题是 gpu 算力集群不够，学术界不能做pretrain，很难下决心 all in 某个研究方向，另一个问题是学术界研究不能在生产中验证。3.

目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型（参考）：（1），如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高；（2）

传统的渲染管线是：应用阶段(CPU) ->几何阶段(顶点着色器) -> 光栅化阶段(片元着色器) -> 各种测试(深度测试，透明度测试，模板测试等) -> 颜色缓冲区(buffer)一系列测试是在执行过顶点/片元着色器后才执行的，也就是说就算我们指定了一些测试条件来剔除掉一部分像素，但是这些像素还是经过了计算，这部分计算是没有必要的。Over Draw就是这样产生的。ear

游戏中的语音聊天方案

api-ms-win-crt-runtime-|1-1-0.dll丢失的解决方法1 问题在win7下安装Python 3.6.4的时候遇到下面这个错误api-ms-win-crt-runtimel1-1-0.dll缺失如图：2 解决方法(1) 安装VC redit.exe到微软官网下载这个软件：https://www.microsoft.com/zh-cn...

随着 LangChain 的不灵活性开始显现，我们开始深入研究 LangChain 的内部结构，以改进系统的底层行为。看好 LangChain 的人欣赏它丰富的工具和组建和易于集成等特点，不看好 LangChain 的人，认为它注定失败 —— 在这个技术变化如此之快的年代，用 LangChain 来构建一切根本行不通。Agent 领域正在快速发展，带来了令人兴奋的可能性和有趣的用例，但我们建议 —

为什么我们需要多集群？近年来，多集群架构已经成为“老生常谈”。我们喜欢高可用，喜欢异地多可用区，而多集群架构天生就具备了这样的能力。另一方面我们也希望通过多集群混合云来降低成本，利用到不同集群各自的优势和特性，以便使用不同集群的最新技术（如 AI、GPU 集群等）。就是因为这种种原因，多集群几乎成为了云计算的新潮流，而被谈及最多并且落地的多集群场景主要有这三类：一类用于应对“云突发”。如下图 1

虽然Sora目前存在许多局限性，且谷歌、Meta、Runway、百度、字节跳动等国内外公司都尚未推出可与其相争的对手，但借着这一风口，拨开迷障，无论是不让 Sora等一众大模型取代自己，还是借AI之势，找到属于我们的路才是首要之事。此前的大模型文生视频工作基本都是单镜头单生成，而这次Sora生成的视频中创建了多镜头场景、模拟模拟复杂的镜头应用，且准确地保持角色的完美一致性，确保视觉表现的高水准，堪

现有的 Agents 项目如 AutoGPT，BabyAGI 和 MetaGPT 的成功验证了LLM的潜力。LLM 不仅仅是一个文本生成工具，它可以成为一个强大的通用问题解决器。它展现了巨大的潜力，在解决现实世界难题方面具备强大的能力。OpenAI 应用研究主管 Lilian Weng 在一篇长文中提出了 Agent = LLM（大型语言模型）+记忆+规划技能+工具使用这一概念，并详细解释了Age