鸿蒙系统中的轻量级偏好数据库，主要用于保存应用的一些常用配置。数据存储在本地文件中，同时也加载在内存中的，所以访问速度更快，效率更高。
建议使用 Xcode 进行开发，在 Android Studio 左侧 project tab下选中 ios 目录下任意一个文件，右上角会出现 Open iOS module in Xcode ，
大到整个app的状态，用户使用app是登录状态，还是游客状态；小到一个按钮的状态，按钮是点击选中状态还是未点击状态等等，这些都是状态管理。
在上一篇文章Widget，构建Flutter界面的基石中，我们深入理解了Widget是Flutter构建界面的基石，，也认识了Widget、Element、RenderObject是如何互相配合，实现图形渲染工作的。Flutter在底层做了大量的渲染优化工作，使得我们只需要通过组合、嵌套不同类型的Widget，就可以构建出任意功能、任意复杂度的界面。
建议使用 Android Studio 进行开发，在 Android Studio 左侧 project tab下选中 android 目录下任意一个文件，右上角会出现 Open for Editing in Android Studio ，
建议使用 Android Studio 进行开发，在 Android Studio 左侧 project tab下选中 android 目录下任意一个文件，右上角会出现 「Open for Editing in Android Studio」 ，
数据持久化是指将应用程序中的数据保存在持久存储介质（如硬盘、数据库等）中的过程。在计算机科学领域，持久化数据是指数据在程序退出或系统关机后仍然存在的能力。这种持久性使得数据可以在不同的应用程序运行周期之间保持不变，以便稍后进行检索、处理和使用。
在Flutter应用程序开发中，状态管理是一个至关重要的方面。随着应用程序的复杂性增加，有效地管理和共享状态变得至关重要。Flutter Provider是一个流行的状态管理解决方案，它提供了一种简单而强大的方式来管理Flutter应用程序中的状态。
执行效果 : 在 Android 端嵌入 FlutterFragment , 通过
大型语言模型（LLM），凭借其数十亿的参数和数万亿token的庞大训练数据，展现了强大的功能。为了成为一种全能的任务解决工具，LLM必须学会根据用户指令作出连贯且有益的回应，而不仅仅是重复网络上的语言模式。基于此，开放式指令调整open-ended instruction tuning[1]应运而生。这种方法对LLM进行微调，使其能够按照用户的指令作出有用、诚实和无害的回应。随着ChatGPT取得巨大成功，人们对这种方法的兴趣日益浓厚。开放式指令调整通常包括两个阶段：
数据持久化的应用场景有很多。比如，用户的账号登录信息需要保存，用于每次与 Web 服务验证身份;又比如，下载后的图片需要缓存，避免每次都要重新加载，浪费用户流量。
如果我们有一小部分我们想要保存的键值，我们可以使用shared_preferences插件。
本文我将使用Cloud Studio 以及Flutter完成自己的一个博客平台的搭建。并且会将该项目作为模版，供大家使用。
本博客与 【Flutter】Flutter 混合开发 ( Flutter 与 Native 通信 | 在 Flutter 端实现 BasicMessageChannel 通信 ) 博客相对应 , 该博客中开发 Flutter 的 Dart 端 ;
另一个是/opt目录（隐藏文件，command + shift + .设置显示）：
继第一份大模型对齐技术报告（Secrets of RLHF in Large Language Models Part I）获 NeurIPS 2023 workshop best paper 后，第二份报告强势归来，复旦语言和视觉团队联合推出的第二份报告将进入这一领域更深层的探索和优化之旅。在首份报告中，复旦团队揭示了 RLHF 在大语言模型中的基本框架，并深入分析了 PPO 算法的内部机制，特别是 PPO-max 的高级版本在策略模型训练稳定性中的关键作用。
和尚前段时间学习了一下 Flutter 与原生 Android 之间的交互；是以 Android 为主工程，Flutter 作为 Module 方式进行交互；今天和尚尝试一下 Flutter 中嵌入 Native View 的交互方式；Android 端采用 AndroidView iOS 端采用 UiKitView；和尚仅学习了 AndroidView 的基本用法；
关于Flutter的介绍我这里就不多说（看官网），如果你已经了解过了，那么这篇文章正好针对移动开发者，开启Flutter之旅。
前阵子有同学反馈Flutter中的http请求无法通过fiddler抓包，作者喜欢使用Charles抓包工具，于是抽时间写了个小demo测试了一下，结论是在手机上设置代理，Charles确实抓不到请求数据包。于是对该问题进行了分析：
图源：https://twitter.com/gaotianyu1350/status/1731651192026247435
A：这篇论文试图解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）的训练过程中，更有效地与人类偏好对齐。具体来说，它提出了一种名为逐步直接偏好优化（stepwise Direct Preference Optimization，简称sDPO）的方法，用于改进现有的直接偏好优化（DPO）方法。这个方法通过分步使用可用的偏好数据集，而不是一次性使用全部数据，从而在DPO训练框架中使用更精确对齐的参考模型。通过这种方法，论文展示了如何训练出一个性能更佳的最终模型，甚至在某些情况下，其性能超过了参数更多的其他流行的大型语言模型。
人类反馈强化学习(RLHF)可以有效地将大型语言模型(LLM)与人类偏好对齐，但收集高质量的人类偏好标签是一个关键瓶颈。论文进行了一场RLHF与来自人工智能反馈的RL的比较(RLAIF) -一种由现成的LLM代替人类标记偏好的技术，论文发现它们能带来相似的改善。在总结任务中，人类评估者在70%的情况下更喜欢来自RLAIF和RLHF的生成，而不是基线监督微调模型。此外，当被要求对RLAIF和RLHF总结进行评分时，人们倾向于两者评分相等。这些结果表明，RLAIF可以产生人类水平的性能，为RLHF的可扩展性限制提供了一个潜在的解决方案。
谷歌团队的最新研究提出了，用大模型替代人类，进行偏好标注，也就是AI反馈强化学习（RLAIF）。
目录介绍 01.flutter和原生之间交互 02.MethodChanel流程 03.MethodChanel使用流程 04.MethodChanel代码实践 05.EventChannel流程 06.EventChannel基本流程 07.EventChannel代码实现 08.BasicMessageChannel流程 09.BasicMessageChannel基本流程 10.BasicMessageChannel代码实现 11.Channel编解码器说明 12.Channel通信可以子线程吗 13
导航栏在移动应用中扮演着至关重要的角色，它是用户与应用之间进行导航和交互的核心组件之一。无论是简单的页面切换，还是复杂的应用导航，导航栏都能够帮助用户快速找到所需内容，提升用户体验和应用的易用性。
摘要：虽然大规模无监督语言模型（LMs）可以学习广泛的世界知识和一些推理技能，但由于其训练完全不受监督，因此很难实现对其行为的精确控制。获得这种可控性的现有方法通常是通过人类反馈强化学习（RLHF），收集人类对各代模型相对质量的标签，并根据这些偏好对无监督语言模型进行微调。然而，RLHF 是一个复杂且经常不稳定的过程，首先要拟合一个反映人类偏好的奖励模型，然后利用强化学习对大型无监督 LM 进行微调，以最大限度地提高估计奖励，同时不会偏离原始模型太远。在本文中，我们介绍了 RLHF 中奖励模型的一种新参数化方法，它能以封闭形式提取相应的最优策略，使我们只需简单的分类损失就能解决标准的 RLHF 问题。由此产生的算法我们称之为直接偏好优化（DPO），它稳定、性能好、计算量小，在微调过程中无需从 LM 中采样，也无需进行大量的超参数调整。我们的实验表明，DPO 可以对 LM 进行微调，使其与人类偏好保持一致，甚至优于现有方法。值得注意的是，使用 DPO 进行的微调在控制代际情感的能力上超过了基于 PPO 的 RLHF，并且在总结和单轮对话中达到或提高了响应质量，同时在实现和训练方面也要简单得多。
摘要：从人类反馈中强化学习（RLHF）已被证明是将预训练的大型语言模型（LLM）与人类偏好相匹配的有效方法。但是，使用 RLHF 训练模型的计算成本很高，而且整个过程也很复杂。在这项工作中，我们研究的 RLHF 是使用 Hu 等人[2021]提出的参数高效的低库自适应（Low-Rank Adaptation，LoRA）方法来训练底层模型的。我们研究了 "参数高效强化学习"（PERL）的设置，其中我们使用 LoRA 进行奖励模型训练和强化学习。我们比较了 PERL 和传统微调（完全微调）在 7 个基准（包括 2 个奖励建模和强化学习的新数据集）中的不同配置。我们发现，PERL 的性能与传统的 RLHF 设置相当，同时训练速度更快，占用内存更少。这使得 RLHF 的高性能得以实现，同时减少了限制其作为大型语言模型对齐技术的采用的计算负担。我们还发布了两个新颖的向上/向下偏好数据集："Taskmaster Coffee "和 "Taskmaster Ticketing"，以促进围绕 RLHF 的研究。
个性化推荐系统实践 达观数据于敬 在DT(data technology)时代，网上购物、观看视频、聆听音乐、阅读新闻等各个领域无不充斥着各种推荐，个性化推荐已经完全融入人们的日常生活当中。个性化推荐根据用户的历史行为数据进行深层兴趣点挖掘，将用户最感兴趣的物品推荐给用户，从而做到千人千面，不仅满足了用户本质的信息诉求，也最大化了企业的自身利益，所以个性化推荐蕴含着无限商机。 号称“推荐系统之王”的电子商务网站亚马逊曾宣称，亚马逊有20%～30%的销售来自于推荐系统。其最大优势就在于个性化推荐系统，该系统让
在传统的web应用开发中，大多数的程序员会将浏览器作为前后端的分界线。将浏览器中为用户进行页面展示的部分称之为前端，而将运行在服务器，为前端提供业务逻辑和数据准备的所有代码统称为后端。 由于前后端分离这个概念相对来说刚出现不久，很多人都是只闻其声，不见其形，所以可能会对它产生一些误解，误以为前后端分离只是一种web应用开发模式，只要在web应用的开发期进行了前后端开发工作的分工就是前后端分离。 其实前后端分离并不只是开发模式，而是web应用的一种架构模式。在开发阶段，前后端工程师约定好数据交互接口，实现并行开发和测试；在运行阶段前后端分离模式需要对web应用进行分离部署，前后端之前使用HTTP或者其他协议进行交互请求。 前后端分离原则，简单来讲就是前端和后端的代码分离也就是技术上做分离。推荐的模式是最好直接采用物理分离的方式部署，进一步促使进行更彻底的分离。不要继续以前的服务端模板技术，比如JSP ，把Java JS HTML CSS 都堆到一个页面里，稍复杂的页面就无法维护。
近来，在大型数据集上训练的无监督语言模型已经获得了令人惊讶的能力。然而，这些模型是在具有各种目标、优先事项和技能集的人类生成的数据上训练的，其中一些目标和技能设定未必希望被模仿。
在目前的模型训练范式中，偏好数据的的获取与使用已经成为了不可或缺的一环。在训练中，偏好数据通常被用作对齐（alignment）时的训练优化目标，如基于人类或 AI 反馈的强化学习（RLHF/RLAIF）或者直接偏好优化（DPO），而在模型评估中，由于任务的复杂性且通常没有标准答案，则通常直接以人类标注者或高性能大模型（LLM-as-a-Judge）的偏好标注作为评判标准。
LLM可以标记人类偏好数据，用于强化学习吗？尽管之前有一些类似的研究，但从没有人系统地对比RLHF和RLAIF的性能。今天，我们为大家带来一项Google最新的研究，来看看LLM是否懂得人类的偏好。
（3）Flutter Create 是我们发起的一次开发竞赛 https://github.com/pinkeshdarji/FlutterCreateSubmissions2019
前面我们讲到了Flutter与原生通信使用的是BasicMessageChannel，完全实现了接口解耦，通过协议来进行通信，但是这样的一个问题是，多端都需要维护一套协议规范，这样势必会导致协作开发时的通信成本，所以，Flutter官方给出了Pigeon这样一个解决方案。
关于Flutter的介绍我这里就不多说（看官网），如果你已经了解过了，那么这篇文章正好针对iOS开发者，开启Flutter之旅。
万物皆可上云，air-conditioner 是上周火爆小鱼干朋友圈和公众号信息流的云空调项目。第一眼的时候，你会觉得和这个云空调还挺别致的，第二眼，si~~感到了一丝丝的“冷”，为项目作者的脑洞打了个冷颤。此外，Lima 也有点“冷”，它是一个 macOS Linux 子系统，简单来说是一个 Linux 虚拟机…真的有点“冷”幽默在里面。
在模型与人类意图对齐方面，根据人类反馈的强化学习（RLHF）已经成为一大流行范式。通常来说，RLHF 算法的工作过程分为两个阶段：一、使用人类偏好学习一个奖励函数；二、通过使用强化学习优化所学习的奖励来对齐模型。
如何使用python对腾讯云开发者社区各位创作者，进行一个区域和技术偏好分析。作为数据分析的课题，我们首先想到的就是，如何去收集创作者们的区域和技术偏好数据。
毕竟前端出生，找(qi)到(shi)了(bing)感(mei)觉(ru)后(men)，其实就是一个UI框架，只不过他的引擎基于C++,底层基于Skia渲染，DartVM虚拟机以及Text and so on…
由于微信外链限制，推荐阅读等链接无法点击，可点击阅读原文跳转至原文，查看外链。?? 国庆后面两天在家学习整理了一波flutter，基本把能撸过能看到的代码都过了一遍，此文篇幅较长，建议保存(star)
当前，绝大多数大模型（LLMs）基本上都是以英文语料库训练得到的，然后经过SFT来匹配不同的语种。然而，今天给大家分享的这篇文章旨在从头开始训练中文大模型，在训练过程中「主要纳入中文文本数据」，最终作者得到了一个2B规模的中文Tiny LLM（CT-LLM）。结果表明，该模型在中文任务上表现出色，且通过SFT也能很好的支持英文。
大模型领域中，微调是改进模型性能的重要一步。随着开源大模型逐渐变多，人们总结出了很多种微调方式，其中一些取得了很好的效果。
当我们用flutter做实时视频渲染时，往往是要对视频或者相机画面做滤镜处理的，如图：
Claude 是 Anthropic[1] 新推出的一款类似于 ChatGPT[2] 的 AI 助手，后者是从 OpenAI 出走的前员工们集体创建的 AI 初创公司。虽然目前尚未开放公测，但从曝光的内测对比结果来看，Claude 已经可以和 ChatGPT 掰掰手腕：在逻辑和计算方面，Claude 表现出了旗鼓相当的实力，尽管在代码生成和推理问题上存在差距，但在无害性方面表现突出，具体表现为能够更清晰的拒绝不恰当的请求，当面对超出能力范围的问题，能够主动坦白，而不是像 ChatGPT 那样逃避回答[3][4][5]。
在竞争激烈的移动时代，各大互联网公司都在争相抢夺市场，如何提高研发效率，快速迭代产品成为非常重要的因素。
图片资源：https://pan.baidu.com/s/1tkcw0tdxV78mnwHqOtcAGg
在这篇文章中，将带着大家一起认识什么是Flutter的路由与导航，如何完成不同页面跳转？，如何获取路由跳转的返回记过？，以及如何跳转到其他APP？
此前，Llama 1 版本因为开源协议问题，一直不可免费商用。现在，随着 Llama 2 的发布，这一限制正式被打破。
不管你是身处 AI 圈还是其他领域，或多或少的都用过大语言模型（LLM），当大家都在赞叹 LLM 带来的各种变革时，大模型的一些短板逐渐暴露出来。
大家好，我是阿里巴巴闲鱼事业部的陈炉军，本次分享的主题是Flutter浪潮下的音视频研发探索，主要内容是针对闲鱼APP在当下流行的跨平台框架Flutter的大规模实践，介绍其在音视频领域碰到的一些困难以及解决方案。
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