他们进一步开发了多 agent 框架 LearnAct，其能够自动从演示中提取知识，从而提高任务完成度，集成了三个专业 agent：用于知识提取的 DemoParser、用于相关知识检索的 KnowSeeker 和用于演示增强任务执行的 ActExecutor。实验结果表明，在离线和在线评估中，模型性能都有显著提高。通过实证分析，来自香港科技大学和蚂蚁集团的研究团队揭示了 LRM 行为的一个重要特

模型编辑是一个高效更新大模型内部所存储知识（如错误、过时和不安全知识）的技术。与微调相比，它的主要优势有两个：1.可以定向更新任意数量的知识（可少至几条），而不用担心过拟合、灾难性遗忘等问题。2.几乎是无需训练（Training Free）的，实时性强。一个很直观的问题是，在这个微调技术茁壮成长、层出不穷的时代，为什么我们需要模型编辑？上述俩个优势，到底会给它带来怎样的应用空间呢？叶问外传》中有一

大摩认为，正如聊天机器人需要文本数据来训练大语言模型（LLM）一样，物理机器人需要数据来训练其视觉-语言-动作模型（VLA），预计随着算力规模不断扩展且效率提升，AI公司需要大量的视觉数据来创建物理世界的“数字孪生”，视觉数据将成为AI巨头们的竞争焦点。这意味着，当AI技术成熟后，视觉数据将成为极其宝贵的资源。大摩预计，随着算力规模不断扩展且效率提升，AI公司需要大量的视觉数据来创建物理世界的“数

里面有一个基本的说明，在这个站立的示例程序里面用户可以尝试修改机器人躯干的 Yaw , Pictch 角来观察机器人的变化，可以修改执行距离地面的高度来调整机器人的站立高度。2.5 机器人站立之后，按下 r 键，机器人会进入基于速度的步态模式，进入步态之后默认各个方向速度为 0， 使用 a（左）d (右) w(前) d(后) 来改变在 x,y 轴上的速度，来控制机器人前后左右移动。2.7 结束调试

原创 Aitrainee2024年07月19日 07:43湖南Aitrainee | 公众号：AI进修生🌟用于开发 AI Web 代理的大型行动模型框架。Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。，这是一个用于开发AI网页应用的框架，它现在有了一些很酷的新更新，比如可以构建一个能够根据你的简历PNG自动申请工作的代理，这太疯狂了。以前它只能做一些简单的任务，但现在似乎变得更好了，不仅能

torchrun：适合需要快速上手和简单配置的用户，适用于小规模分布式训练。accelerate：适合使用 Hugging Face 生态系统的用户，尤其是在 NLP 任务中，提供了较为便捷的分布式训练接口。deepspeed：适合对性能和规模有更高要求的用户，提供了丰富的优化功能，适用于大规模模型训练。不同工具的选择取决于具体的需求、模型规模、硬件环境以及用户对配置和优化的熟悉程度。Poe好的,

本文提出了Janus框架，通过解耦视觉编码路径来提升多模态理解与生成性能，并超越现有统一模型。论文题目： Janus: Decoupling Visual Encoding for Unified Multimodal Understanding and Generation论文链接： https://arxiv.org/abs/2410.10486PS: 欢迎大家扫码关注公众号^_^，我们一起在

这就需要根据企业提供的不同程度数据（代码、业务文档、需求文档、设计文档、测试文档等），并充分考虑行业业务术语与流程规范、行业技术标准与规范、企业技术栈、编程框架等领域知识，在提升代码生成质量的过程中，为了获取更多的上下文信息，RAG是必不可少的预处理工程工具，可以显著降低模型生成幻觉。，去除语句嵌套过深、不良命名规范、资源泄露、数组越界等代码缺陷，确保代码的可维护性、可靠性和安全性。，去除不完整的

不过 Gemini-exp-1114在被问到是谁创造和自己是谁时，竟然回答Anthropic 和 Claude。网友戏称，最让人感到直观的解释就是使用Claude生成的数据训练的。可惜代码能力逊色了一点，从图中我们可以看到与 o1-mini/preview 还是有一定差距的。目前，Gemini-Exp-1114 可以在谷歌AI Studio 对话体验。图中有多少水果，哪一种最小，哪一种酸性最强，它

系统的核心部分有它的既得利益，没有足够的动力去颠覆自己的利益来创新，而在系统边缘，一个好的想法被尝试，然后经历失败再不断的尝试，不确定性会变低，成功的概率就会变大，如果它足够重要，就会产生颠覆性的创新。今天的波音客机就是根据此原则来设计控制器的，它能对油量的变化造成的飞机重量变化，高空中气流的变化等等都保持有效，这也是民航客机能够安全运行，我们放心坐上去的保证，所以基于模型的控制是十分有效的，只不