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「有效上下文」提升20倍!DeepMind发布ReadAgent框架

为了解决这些限制,来自Google DeepMind和Google Research研究人员提出了一个全新LLM系统ReadAgent,受人类如何交互式阅读长文档启发,将有效上下文长度增加了20倍...要点记忆(gist memory) 要点记忆是原始长上下文中文本块短要点有序集合,构建gist记忆有两个步骤:分页(pagination)和记忆提要(memory gisting)。...上面两个提示中,「严格LLM评分器提示」用于判断是否存在精确匹配,「许可LLM评分器提示」用于判断是否存在精确匹配或部分匹配。...基于此,研究人员提出了两个评价指标:LLM-Rating-1(LR-1)是一个严格评估分数,计算所有示例中精确匹配百分比;LLM-Rating-2(LR-2)计算精确匹配和部分匹配百分比。...长上下文阅读理解 QuALITY QuALITY是一个多选问答任务,每个问题包含四个答案,使用来自多个不同来源文本数据。

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系统设计:Facebook新闻流设计

需求 让我们设计Facebook新闻提要,其中包含来自Facebook帖子、照片、视频和状态更新 用户关注所有人和页面。...它包括状态更新、照片、视频、链接、应用程序活动以及来自用户访问的人员、页面和组“喜好”。关注Facebook。...换句话说,它是一个完整可滚动版本来自照片、视频、位置、状态更新和其他活动朋友和你生活故事 对于你设计任何社交媒体网站——Twitter、Instagram或Facebook——你都需要一些新闻提要系统显示来自朋友和追随者更新...4.系统API � 一旦我们确定了需求,定义系统API明确说明系统期望。我们可以使用SOAP或RESTAPI来公开服务功能。...Returns: (JSON))返回包含提要项列表JSON对象 5.数据库设计 有三个主要对象:用户、实体(如页面、组等)和提要(或帖子)。

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    【SLAM】 轻量级和高效视觉SLAM算法,通过优化关键点跟踪和匹配提高ORBSLAM2算法性能!

    a Fast ORB-SLAM Method with Coarse-to-Fine Descriptor Independent Keypoint Matching 原文作者:Qiang Fu 内容提要...非直接法视觉SLAM方法由于其对不同环境鲁棒性而越来越受欢迎。...为此,本文提出了一种基于稀疏光流关键点匹配方法,通过两步实现从粗到细描述子独立关键点匹配。...特别地,我们方法只计算关键帧描述符。我们用TUM和ICL-NUIM数据集上RGBD数据集测试FastORBSLAM,并且在准确性和效率方面与当前已有的9种基于RGBD SLAM方法进行比较。...声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请加上文微信联系删除。

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    AI 在爱奇艺视频广告中探索

    其中,我们如何匹配需求,比如从用户行为,人群特征等方面,了解用户喜欢做什么,从而投放匹配广告,满足怎么比较好传达广告价值。...这一阶段总来讲就是通过匹配需求,把用户想看广告实时推送到用户面前,带来广告主精准投放,并且能实现很好展现广告价值。 那么如何实现“展示价值”呢,我认为可能由这两个方面组成:场景和效果。...前情提要:自动从上一集筛选并拼接多个小片段,能够对上一集内容做摘要,称为前情提要,在前情提要上可以贴广告。它是无中生有去制造出来,可以根据广告主要求自动生成不同前情提要,作为广告点位。...当我们生成这些独立标签之后,我们应该利用标签之间相关性,提高标签精度。 当各个识别算法给出这样结论: 从场景识别,识别出宫廷;从物体检测,识别出手机;从人物装扮中,识别出古装。...,训练方法足够好,它就越有可能去逼近这些标注数据,虽然我们也会做一些非监督类算法,但这些模型学到知识都是来自于训练数据,这些训练数据都是一个领域范围内数据,通过这些数据,我们会学习到哪些视频片段有什么样行为

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    FediForum展示新联邦宇宙应用和开发者网络

    一个例子是 Emissary,由来自科罗拉多 Ben Pate 在第二天演示。...Emissary 尚未公开发布,但它被描述为“一个独立 Fediverse 服务器,专为最终用户、应用程序创建者和托管管理员设计——它为每个人提供了加入社交网络强大新方式”。...在演示中,Pate 展示了如何关注来自各种开放网络协议提要——ActivityPub、RSS 和 IndieWeb 格式,如微格式和 webmentions。...让我感兴趣是,它似乎可以轻松地互连所有这些不同但开放标准协议。它就像一个提要阅读器,允许你关注来自 Mastodon、Threads、Bluesky、博客等平台的人。...根据 文档,开发者可以使用基于“HTML 模板和 JSON 配置文件”低代码环境“创建易于部署和维护功能齐全社交应用程序”。

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    【SLAM】开源 | 基于相交线立体平面SLAM,估计结果准确!

    2008.08218v3.pdf 来源: 北京航空航天大学 论文名称:Stereo Plane SLAM Based on Intersecting Lines 原文作者:Xiaoyu Zhang 内容提要...本文提出了一种使用立体图像中相交线来计算平面参数方法,用于立体SLAM系统。...该方法包括从立体图像中提取线段,使用立体匹配计算线段端点和方向向量,并从两个相交线计算平面。平面特征用于减少误差并优化立体SLAM系统性能。...该系统在公共数据集上进行了测试,与最先进SLAM系统相比,具有准确估计结果。建立了由点和平面组成全局地图,以反映真实场景结构。...主要框架及实验结果 声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有

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    【Python环境】探索 Python、机器学习和 NLTK 库

    简单基于文本对象序列化另一个有用库被幽默地称为 pickle(泡菜)。这两个库在 清单 6 代码中均有使用,清单 6 中代码将每一个 RSS 提要捕获为 “腌制过” 对象文件,以备后用。...提要结果中另一个项目是 Boeing Company 和它新喷气式飞机 (jet)。所以,这里问题是,应该将哪些具体类别分配给第一个故事?...当然,我不希望为了将 RSS 提要项目传递给算法就要为每个 RSS 提要项目创建一个包含 250,000 个布尔对象。那么,我会使用哪些单词?...在 清单 8 中,collect_all_words 方法返回来自所有培训文章所有单词一个数组。 然后,此数组被传递给 identify_top_words 方法,以确定最频繁单词。...在 RSS 提要项目实现过程中,标签是项目类别,而数据集是最常用 1000 个单词数组。同样,在构建这个数组时,一部分属于科学范畴,一部分属于数学范畴,还有一部分属于艺术范畴。

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    【目标分割】开源 | 同比例前景和背景协同视频目标分割

    论文名称:Collaborative Video Object Segmentation by Foreground-Background Integration 原文作者:Zongxin Yang 内容提要...不同于以往只探索利用前景目标的像素进行嵌入学习做法,我们认为应该平等对待前景和背景,从而提出了基于前景-背景集成协同视频目标分割(CFBI)方法,并在此基础上提出了一种基于前景-背景集成协同视频目标分割方法...我们CFBI隐含地将来自目标前景目标及其对应背景特征嵌入进行对比,从而提高了分割结果。...利用前景和背景特征嵌入,我们CFBI从像素和实例两个层面对参考序列和预测序列进行匹配,使得CFBI对不同目标尺度都具有鲁棒性。...声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请加上文微信联系删除。

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    【立体深度估计】开源 | FC-DCNN:一种用于立体深度估计密集连接神经网络!

    奥地利格拉茨技术大学 论文名称:FC-DCNN A densely connected neural network for stereo estimation 原文作者:Dominik Hirner 内容提要...我们网络由一个全卷积密连神经网络(FC-DCNN)组成,它计算校正图像对之间匹配代价。我们FC-DCNN方法学习表达特征,并执行一些简单但有效后期处理步骤。...密集连接层结构将每一层输出作为随后层输入。该网络结构和未使用任何完全连接层或3D卷积,使得本文网络达到轻量级。该网络输出用于计算匹配cost和创建cost-volume。...为了提高结果准确性,我们使用了滤波技术,即中值滤波和引导滤波。通过左右一致性检查计算,去掉不一致。然后对不一致被去除视差图像进行分水岭前背景分割。然后使用这个掩模来改进最终预测。...声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请加上文微信联系删除。

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    【SLAM】开源 | 城市环境下SLAM算法,通过深度学习有效去除环境中动态物体(车辆、行人等),提高算法鲁棒性

    萨拉戈萨大学(西班牙) 论文名称:Empty Cities: a Dynamic-Object-Invariant Space for Visual SLAM 原文作者:Berta Bescos 内容提要...本文两个主要难点是:第一、如何检测动态目标;第二、如何对被遮挡静态背景环境进行修复。解决第一个难点,我们通过使用卷积网络来解决,该网络可以学习多种类别的语义分割。...解决第二个难点,我们采用生成对抗模型,以原始动态图像和计算得到动态/静态二掩码作为输入,从而生成最终静态图像。...本文另一个创新点,提出了两种新损失函数:一种是基于图像掩码分析技术,用于提高修复被遮挡背景图像质量;另一种是基于ORB特征,用于增强真实图像区域和动态图像区域之间特征匹配。...声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请加上文微信联系删除。 点个“在看”,让我知道你

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    【三维重建】开源 | 北京大学&香港大学&腾讯--精确稠密点云重建架构D2HC-RMVSNet,超越R-MVSNet

    :Dense Hybrid Recurrent Multi-view Stereo Net with Dynamic Consistency Checking 原文作者:Jianfeng Yan 内容提要...该方法包括两个核心模块:1)一个光DRENet (Dense Reception Expanded)模块,提取具有多尺度场景信息原始大小密集特征图谱,2)一个HU-LSTM(Hybrid U-LSTM...)调整3D匹配体规则化为预测深度图,通过LSTM与U-Net架构耦合,有效地聚合不同规模信息。...为了进一步提高重构点云准确性和完整性,我们采用了一种动态一致性检查策略。在此过程中,动态地聚合所有视图之间几何一致性匹配错误。...声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请联系删除。

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    蛋白质组学第5期搜库软件之 MaxQuant 再介绍

    1 .前情提要 第三期理论教程结尾时讲到蛋白质三大元素整合以及搜库过程是理论谱图和实际谱图匹配过程 ? ?...关键点:target-decoy 反向数据库 方法: 采用相同条件检索反相数据库,或者将两个数据库合并检索,用来模拟随机匹配过程。FDR=decoy/target 调整阈值,使FDR在1%以内。...PSM : 肽谱匹配,也就是被软件认为实际谱图与理论谱图可以匹配那些谱图 PEP:是一张匹配被错误匹配概率 PSM FDR :以 target-decoy 控制假阳性原理为基础,在PSM水平监测假阳性...Protein groups :有些蛋白质非常相似,在MaxQuant中,为了避免蛋白质水平上识别计数过高,并使定量信息明确。通常这些蛋白含有特定蛋白异构体,也可能是来自不同基因座同源蛋白质。...c) 定量参数 Peptide intensity: 每一个肽段相对丰度,也就是相对含量,可以理解为含量或者丰度,越大,丰度越高。

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    【SLAM】开源 | DeepSeqSLAM:可训练CNN+RNN联合全局描述和基于序列位置识别

    Trainable CNN+RNN for Joint Global Description and Sequence-based Place Recognition 原文作者:Marvin Chancán 内容提要...在具有挑战性日夜交替或冬夏交替下,全天候导航基于序列地点识别方法因SOTA结果而闻名。...然而,与单帧检索方法相比,这些系统依赖于复杂手工启发式来进行顺序匹配。顺序匹配应用于单个路线参考图像和查询图像序列之间预先计算两两相似度矩阵之上,以进一步降低假阳性率。...我们在两个大型基准数据集上应用了本文方法,Nordland和Oxford RobotCar在一年多季节、天气和光照条件下,分别记录了超过728公里和10公里路线。...声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请加上文微信联系删除。

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    【实例分割】开源 | UVO 2021年开放世界视频分割挑战赛中获得第一名实例分割方法

    论文名称:UVO Challenge on Video-based Open-World Segmentation 2021 1st Place Solution 原文作者:Yuming Du 内容提要...在本文中,介绍了我们(相当直接)两步检测然后匹配视频实例分割方法。...第一步对每一帧执行实例分割,以获得大量实例掩码建议。第二步是利用光流进行帧间实例掩码匹配。我们证明,对于高质量掩模方案,一个简单匹配机制就足够好地应用于跟踪。...我们方法在UVO 2021年基于视频开放世界分割挑战赛中获得第一名。 主要框架及实验结果 声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请加上文微信联系删除。

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    系统设计面试行家指南(中)

    要比较两个 HTML 文档,我们可以逐字符比较。然而,这种方法既慢又耗时,尤其是当涉及数十亿个网页时。完成这项任务有效方法是比较两个网页哈希[7]。...在 FIFO 队列中,URL 按照它们入队顺序出队。然而,这种实现有两个问题: 来自同一个网页大多数链接都链接回同一个主机。...新闻提要缓存:存储呈现新闻提要所需新闻提要 id。 第三步——设计深潜 概要设计简要地涵盖了两个流程:提要发布和新闻提要构建。在这里,我们更深入地讨论这些话题。...因此,新闻提要服务从缓存(用户缓存和帖子缓存)中获取完整用户和帖子对象,以构建完整新闻提要。 6。完整新闻提要JSON 格式返回给客户端进行呈现。...步骤 1 -了解问题并确定设计范围 解决任何系统设计面试问题第一步是问足够多问题来澄清需求。下面是一个应聘者与面试官互动例子: 候选人 :是只支持搜索查询开头匹配,还是也支持中间匹配

    22010

    算法集锦(25)| DeepMind(里程碑式进展)新AI框架可实现临床级眼科3维图像精确诊断

    内容提要 DeepMind提出了一个里程碑式新AI框架,可以对眼科诊断中三维扫描图像进行准确诊断,准确率达到甚至超过了专家水准。有关成果已在Nature发表。...在经过14884次扫描训练后,我们方法达到或超过了视网膜疾病专家。此外,还证明了我们方法中组织片段是一种独立于设备表征。当使用来自不同类型设备组织分割时,仍然可以保证转诊准确性。...e)模型诊断概率和参考意见 模型特点 这个模型特点是对传统医学图像诊断中两个主要挑战进行了解耦应对,分别用一个网络去解决一个问题。...医学图像诊断中两个挑战分别是: 1.技术多样性:不同设备、噪音、设备部件老化程度等; 2.病理多样性:不同病人之间不一致,病理表现各有差异等。...(a)我们框架表现与我们两名最优秀视网膜专家相匹配,当他们只使用OCT扫描来提出转诊建议时,他们表现明显高于其他两名视网膜专家和四名验光师。

    39110

    GitHub 变 Twitter?强“喂”新推荐算法引公愤,开发者从“编程乌托邦”被驱赶到了信息茧房

    但其基本思路仍然不变,还是要把原本各自独立“Following”和“For You”两类提要合并起来。 其中,“Following”提要展示是“您所关注用户和代码仓库中活动”。...而“For You”提要则是“基于您 GitHub 人脉网络活动和建议”,也就是 GitHub 社交算法依据用户行为数据得出推荐结果。...有网友表示,页面上最有用部分是“最近活动”,大约占屏幕显示 10%,80% 屏幕完全无用:这需要提要、最新更改和探索存储库。...各位观望 Twitter 吃瓜群众们,这下大棒也挥到自己头上了。 有用户反馈称,GitHub 删除了之前提要,从而犯了一个错误。...我们来 GitHub 是为了完成工作,而不是关注算法认为我们可能感兴趣内容。 来自某 IT 基础设施管理软件开发商一位工程师表示,“GitHub 之前就做过类似的尝试,但被用户们抵制了。

    18120

    统计学 方差分析_python编写计算方差函数

    前面提到,控制变量不同水平下观测变量总体方差无显著差异是方差分析提要求。如果没有满足这个前提要求,就不能认为各总体分布相同。因此,有必要对方差是否齐性进行检验。...例子:如某克山病区测得11例克山病患者和13名健康人血磷(mmol/L)如下:(来自百度百科) 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07...从以上资料可以看出,24个患者与健康人血磷各不相同,如果用离均差平方和(SS)描述其围绕总均值变异情况,则总变异有以下两个来源: 组内变异,即由于随机误差原因使得各组内部血磷各不相等; 组间变异...多因素方差分析不仅能够分析多个因素对观测变量独立影响,更能够分析多个控制因素交互作用能否对观测变量分布产生显著影响,进而最终找到利于观测变量最优组合。...二、python实现方差分析 数据集来自于我们老师课后作业 背景:数据集展示了已迁离北京高学历外来人口现在月收入、教育程度和职业数据。

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    【深度学习】开源 | 利用深度学习直接从数据中计算拓扑特征

    论文名称:PI-Net: A Deep Learning Approach to Extract Topological Persistence Images 原文作者:Anirudh Som 内容提要...这在很大程度上归功于健壮拓扑表示,它针对真实数据中看到不同类型物理扰嚷变数(如视图、光照等)提供了支持。然而,大规模采用它们关键瓶颈是计算开销和在可区分体系结构中合并它们。...在本文中,我们采取了重要步骤来缓解这些瓶颈,提出了一种新一步方法,直接从输入数据生成PIs。我们设计了两种独立卷积神经网络结构,一种以多变量时间序列信号为输入,另一种以多通道图像为输入。...我们探讨了PI-Net架构在两个应用上使用:使用三轴加速度计传感器数据的人体活动识别和图像分类。我们演示了在有监督深度学习架构中PIs易于融合,并从数据中提取PIs速度提高了几个数量级。...主要框架及实验结果 声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有。 分享最新CVPR、ECCV、ICCV、IROS等人工智能论文,关注深度学习、自动驾驶领域。

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