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

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

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

Prefix LM，即前缀语言模型，是一种在给定一个文本前缀的情况下，模型能够基于这个前缀生成接下来的文本内容。

智猩猩 2025年04月28日 11:52 北京智猩猩精选第63篇，转自公众号：数字开物。本文只做学术/技术分享，如有侵权，联系删文。Google 首席科学家Jeff Dean 今年4 月于在苏黎世联邦理工学院发表关于人工智能重要趋势的演讲，本次演讲回顾了奠定现代AI基础的一系列关键技术里程碑，包括神经网络与反向传播、早期大规模训练、硬件加速、开源生态、架构革命、训练范式、模型效率、推理优化等。算

结果显示，本文的方法获得了62%的投票，高于DragAnything的16.33%和DragNUWA的21.67%，如下图7所示。结果表明，本文的方法不仅提供了最佳的视觉质量，还实现了最快的推理速度，同时需要的额外参数最少。为了使原始的时间自注意力机制快速适应新的输入模式，并加速模型的收敛，本文设计了一种基于注意力图的损失函数。该方法为用户提供了一种灵活的运动控制机制，通过结合 masks 和箭头

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