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    “小破站”的出圈之路 ——关于哔哩哔哩弹幕网的媒介特性分析

    哔哩哔哩弹幕网(以下简称B站)创建于2009年,主打ACG文化,是以动漫连载和相关原创视频为主的视频平台。B站用户(以下简称up主)以青少年和青年学生群体为主。Up主们因兴趣云集,活跃度高,对平台归属感强。随着技术水平的发展,Vlog等用户自制内容在国内兴起,B站借此推出一系列创作激励计划,逐渐向外扩展为UGC与PUGC内容并俱的短视频平台。目前涵盖生活、游戏、娱乐、动漫和科技等多项热门品类,涌现出一大批内容质量较高的专业up主。如今的B站除两项主营业务外,还兼营直播、游戏、影视点播、文创周边贩售和线下演艺活动。

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    区块链技术漫游指南

    自从9月份北京黑客马拉松成功举办后,不少朋友希望我们能把团队内部平时举办的 BBL 分享出来,我们觉得这个建议不错,随即开启了 ArcBlock Technical Learning Series,目前已经分享了八个主题,涵盖数据处理和分析,区块链技术,软件开发设计等内容。我们希望通过分享技术主题,即让感兴趣的朋友们收益,大家互相切磋,又能锻炼我们的工程师对知识的归纳和总结的能力 —— 因为,学会一件事情是一回事,能够把所学内容总结并传授出去,是另一回事。在这个过程中,我们学到了很多,也收到了很多反馈。最有意思的是,虽然区块链已经大热了一年多,很多技术群体对它的认知还停留在去中心化,加密货币,以及对智能合约的浅显理解上。所以,我们 ArcBlock 技术团队觉得有必要协力打造一个完整的区块链技术指南,从概念,原理,以及应用几个层次完整阐释我们对区块链技术的理解。目前的大纲如下:

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    【论文解读】System 2 Attention提高大语言模型客观性和事实性

    本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型(LLM)中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中,这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正这些问题,论文引入了System 2 Attention(S2A),它利用LLM的能力,用自然语言进行推理,并遵循指示,以决定要处理什么。S2A重新生成输入上下文以使输入上下文只包含相关部分,然后再处理重新生成的上下文以引出最终响应。在实验中,S2A在包含意见或不相关信息的三个任务:QA、数学单词问题和长形生成上优于标准的基于注意力的LLM,其中S2A增加了事实性和客观性,减少了虚假性。

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    领券