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题目kedaOJ#P2849时间涟漪思路栈代码#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;intmain(){intN;cin>>N;stack<int>timeRipples;intmaxEnergy=INT_MIN;for(inti=0;i<N;++i){intinstruction;

一、研究背景  具身指令执行（EmbodiedInstructionFollowing,EIF）是指在一个特定的物理或虚拟环境中，使能自主代理（如机器人或虚拟代理）根据自然语言指令来执行复杂的任务。这种研究领域集中于探索自然语言理解与机器执行能力的结合，尤其是在模拟家庭或日常环境中，如何使代理

Motivation&AbsMotivation：之前基于LLM的通用助手仅能处理文本。数据：使用纯语言的GPT4生成多模态语言-图像指令数据。模型：基于生成数据端到端训练的模型LLaVA，用于通用视觉语言理解。指标：两个benchmark。GPT-assistedVisualInstructionDataGeneration现有的多模态指令数

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！37thConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(NeurIPS2023) Abstract使用机器生成的指令跟踪数据的指令调优大语言模型（LLM）已被证明可以提高新任务的零样本能力，但这一想法在多模态领域的探索较少。

指令cache一致性​​N2alsogetsoptionalhardwareinstructioncachecoherency.ARMrecommendsenablingitonsystemswithalotofcoresbecausebroadcastingsoftware-issuedinstructioncacheinvalidateswouldnotbescalable.Toimplementinstructionca

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/137009993大语言模型的指令微调(InstructionTuning)是一种优化技术，通过在特定的数据集上进一步训练大型语言模型(LLMs)，使其能够更好地理解和遵循人类的指

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/参考了多个医疗大模型，如扁鹊、灵心等，重新思考了下微调的方案以及数据集的格式；基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架，审视其数据集格式，以及调试效果，进行微调。最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开

GenAIProjectLifecycle:Afterpickingpre-trainedmodels,wecanfine-tune!In-contextlearning(ICL):zero/one/fewshotinference.Includingafewmodelsinthepromptformodeltolearnandgenerateabettercomplement(akaoutput).Itsdrawbacks

  

instructions={1:"请根据输入的10条数据的语言执行相反的翻译，输入数据为'{0}'（如果输入是英语，则翻译成中文；如果输入是中文，则翻译成英语）（换行符分隔），只返回翻译后的结果，不要包含原文，每条也用换行分隔。请确保翻译结果使用完整的自然语言句子，除逗号、句号外不要有特殊符号。"

最小调整顺序次数、特异性双端队列逻辑分析题目描述有一个特异性的双端队列，该队列可以从头部或尾部添加数据，但是只能从头部移出数据.小A依次执行2n个指令往队列中添加数据和移出数据。其中n个指令是添加数据(可能从头部添加、也可能从尾部添加)，依次添加1到n;n个指令是移出数据

ActionNode说明文档导读#什么是ActionNode?1.ActionNode是Action的通用化抽象2.ActionNode是SOP的最小单元#ActionNode是Action的通用化抽象:反推可得知Action不够通用化？也就是说ActionNode的粒度比action更细？ Action-粒度更细->ActionNode#Actio

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概述提出MOO:ManipulationofOpen-WorldObjects用预训练的VLM在图像中标记instruction的object的坐标，传入policy进行控制，可以zero-shot泛化到novelobject，还支持手指、点击输入指令。问题机器人泛化到训练中没有见过或者操作过的object。perception-planning-control的pi

目录概InstructRecInstructionGenerationZhangJ.,XieR.,HouY.,ZhaoW.X.,LinL.,WenJ.Recommendationasinstructionfollowing:alargelanguagemodelempoweredrecommendationapproach.2023.概通过指令跟随来利用大模型进行推荐,本文介绍了不同的指令

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datapreparationforllama-factoryfine-tuning,hereistheinstructionforcustomdatasetpreparation.datasetclassificationalpacastanford_alpacadatasetisafamousexampletofine-tuningllama2togetalpacamodel,followisitsstructure. [{

浅谈JVMInstructionSet(Opcode)1.背景日常开发中，遇到一个潜藏bug的java代码，借此简单回顾一下JVMInstructionSet(Opcode)知识。问题demo代码如下：publicclassBugDemo{publicstaticvoidmain(String[]args){//模拟用户输入(具有不可预测性),假设

TableofContentIntroudctiontoVMsCPU-UnderstandingthePysicalMachineVMs-Arrays,Objects,functions,prototypechainsDepotExplorer:collectingdatafromtheVMDeopt:CallingCoventions&InliningMegamohpism&InlineCache:Objectpro

参考DDI0487J_a_a-profile_architecture_reference_manual.pdfB2.3DefinitionoftheArmmemorymodelB2.3.12MemorybarriersDataMemoryBarrier(DMB)DataSynchronizationBarrier(DSB)InstructionSynchronizationBarrier(ISB)DataMemoryBarrier(D

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ST12介绍ST12性能分析工具的使用分如下三个步骤：设置跟踪参数开始跟踪收集跟踪数据分析跟踪数据跟踪参数分类：跟踪对象（TraceFor）跟踪类型（TypeofTrace）跟踪对象ST12可以捕获4种类型的数据“User/Tasks”,“WorkProcess”,“CurrentMode”和“ForaSchedule”

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