表达旋转变换最简单的理解是三种旋转矩阵(绕X轴旋转矩阵,绕Y轴旋转矩阵以及绕Z轴旋转矩阵)级联。而欧拉角同样也有三种:航向角heading,俯仰角pitch和滚转角roll;其中,航向角heading有时也被称为偏航角yaw。三个欧拉角定义的矩阵级联也可以定义成旋转矩阵,这种旋转变换也叫做欧拉变换。
OpenAI 的 ChatGPT 横空出世后,传统科技巨头纷纷推出自己的语言大模型,国内互联网公司也积极参与。开源大模型的涌现让竞争愈发激烈,甚至有人戏称这是“千模大战”。虽然这个说法有些夸张,但在 AI 大模型领域,国内已经有讯飞星火、百度千桨、豆包、DeepSeek 和 Kimi 等多个竞争者。
在现代计算机图形学中,OpenGL及其相关的开源库扮演着至关重要的角色。这些库提供了丰富的功能和工具,使得开发者可以轻松地创建复杂的图形应用程序。这里总结的探讨一下OpenGL、GLEW、GLFW、GLM、Assimp以及GL、GLUT、FreeGLUT、GLAD等库之间的联系和概念,以及它们在图形编程中的作用。
之前写的Tassel说明文档,虽然我都是使用命令行相关的软件,但是我发现,Linux,命令行对大多数人还是可望而不可即,分享一篇我做的说明文档,用示例数据,一步一步进行GWAS分析。具体如下:
看到一些读者朋友把 ChatGPT 当成搜索引擎使用了,当然这样使用也没有问题,只是并不能发挥出 ChatGPT 背后大型语言模型(LLM)的优势,似乎有一种在“拿斧头切菜”的感觉。
113.gif 这里我做了点修改,改成动态的,angle改成随时间动态递增的,改动代码如下: for (unsigned int i = 0; i < 10; i++) { glm::mat4 model; model = glm::translate(model, cubePositions[i]); float angle = 20.0f * i + (float)glfwGetTime();
在 1 月 16 日举办的 2024 智谱 AI 技术开放日 Zhipu DevDay 上,智谱 AI 正式发布新一代基座大模型「GLM-4」。
通常来说,模型矩阵(R)的一种比较好的级联方式为:先缩放(S),再旋转(R),最后平移(T):
“大模型的 Scaling Law 并未失效,AI 技术的增长进入了一个全新的阶段。也就是说大模型技术的创新依旧是突飞猛进的进行时,甚至还有速度越来越快的迹象。”智谱 AI CEO 张鹏在 6 月 5 日的 Open Day 上说道。
图灵三巨头中的著名「e人」LeCun,提前就在X上大方公布出自己的行程,满怀期待地等着和粉丝们相见了。
今天上午,在 AI 开放日上,备受关注的大模型公司智谱 AI 公布了一系列行业落地数字:
天空盒这个效果最早是在腾讯的实景地图里看到的,当时觉得很牛逼,但是没有想过自己去实现以下。最近这段时间对opengl很有兴趣,顺便就搞了这个天空盒,话不多说,先上效果。
目前,已经有各种类型的预训练架构,包括自编码模型(例如BERT),自回归模型(例如GPT)和编码器-解码器模型(例如T5)。然而,没有一个预训练框架对三个主要类别的所有任务(自然语言理解(NLU),无条件生成和有条件生成)都表现最佳。 本文主要贡献:
接上一篇继续,实际中的光源几乎不会是平行光,点光比较多。点光的阴影生成原理和阴影映射基本相同,区别是阴影映射使用一张2D图作为深度缓存,点光照射是6个面,需要6个面的纹理来存储深度值
并非所有结果/因变量都可以使用线性回归进行合理建模。也许第二种最常见的回归模型是逻辑回归,它适用于二元结果数据。如何计算逻辑回归模型的R平方?
bloom技术模拟现实场景中高亮光照效果,通过对光照增加模糊,形成一圈泛光,增强光照的辐射。
这里,总结一下GWAS的学习笔记,GWAS全称“全基因组关联分析”,使用统计模型找到与性状关联的位点,用于分子标记选择(MAS)或者基因定位,这次学习的教程是plink做GWAS,plink是个很好的软件,但是我之前做GWAS都是使用R包,听说plink和EMMAX做GWAS更快,更好,更容易写出pipeline。就利用网上的信息写一个操作笔记,先操作plink,然后是EMMAX。对于一些有模型基础的同学,理解起来应该不难。
为了增加渲染的真实感,图片纹理对每个片段增加法线,渲染时根据不同的法线计算独立的光照效果。
源码编译有两处坑: 2.1 Ver 3.3.1源码有笔误,编译报错,4.1+版本无此问题,亲测
从右往左看,第一个矩阵调整原始点的位移,模拟相机的反向位移,第二个矩阵模拟坐标的旋转。没有理解原理硬记下也是可以的。
纹理缓和的计算也不复杂,根据alpha通道值做叠加或减除融合,详细可参考opengl-混合
随着人工智能技术的持续发展,神经网络的参数数量已经从Alexnet的6000万个增长到OpenAI GPT-3的1750亿个,人工智能已进入大模型时代。ChatGPT、GLM-4、Claude3等大模型不断涌现,本文将详细介绍智谱AI所推出的GLM-4大模型,分析其背景、性能、应用等。
我们知道 OpenGL 坐标系中每个顶点的 x,y,z 坐标都应该在 -1.0 到 1.0 之间,超出这个坐标范围的顶点都将不可见。
之前的章节,渲染流程从前往后,每个形状依次绘制,简单的场景这是没有问题的,而且很好理解。如果绘制复杂的场景,物体数量很大,这么做对性能消耗很大,“延迟着色法”就是针对超多元素的场景渲染的优化。
按官方说法,GLM-4性能相比GLM-3提升60%,逼近GPT-4(11月6日最新版本效果)。
本篇文章将聊聊如何高效的将代码仓库中的提交记录和目录结构,快速转变为“酷炫的视频”。分享如何使用 Docker 在不同 CPU 架构的设备上运行 gource,以及如何基于最新的 M1 Pro 芯片的设备,让制作可视化视频的效率成倍提升。
上一篇法线贴图使用了法线纹理,通过法线的变化来控制漫反射和镜面反射的强度,加强了纹理渲染的层次感,明暗渐变更符合实际情况。视差贴图在法线贴图之上,增加物体表面的凹凸感。
我们实际上可以近距离看。例如,在线性情况下,考虑使用Tweedie模型获得的斜率(实际上将包括此处提到的所有参数famile)
1月16日,智谱AI首届技术开放日在京举办,智谱AI团队全面展示了其投身大模型事业三年多来所积累的技术成果,并发布了新一代基座大模型GLM-4。
GLM(OpenGL Mathematics)是专门为OpenGL量身定做的数学库,它是一个只有头文件的库,可以快速实现矩阵变换等各种图形学中常用的几何计算。
回归是我们经常遇到的模型,但是回归会根据Y因变量的类型,分成分类问题(Y是分类变量,如生存或死亡)与回归问题(Y是连续性变量,如身高体重)。
北京时间5月9日晚,第十二届国际学习表征会议(International Conference on Learning Representations,ICLR) 在奥地利维也纳展览会议中心举办。
和往年一样,除了让 AI 大模型写写高考作文,我们也选取了六家国内头部大模型公司的产品与考生们一同参与一场客观且公平(让众多考生头皮发麻)的高考数学考试(新课标 Ⅰ 卷),其中包括 GPT-4o、GLM-4、文心一言 4.0、豆包、百小应(百川 4)以及通义千问 2.5。
检索批量代码,用于初步探索,批量操作,逻辑回归是一个非常经典的算法,但是R给出的回归并不是一个需要的模式,通常情况下,我们只是需要它的OR值和95%可信区间,因此有必要将这部分纳入到函数中,进行批量操作,凑够字数。
昨日,智谱 AI 发布了基座大模型 GLM-4 的最新开源成果——GLM-4-9B,首次拥有了多模态能力。官方给出的数据显示,对比训练量更多的 Llama-3-8B 模型,GLM-4-9B 在中文学科方面的提升高达 50%,在多模态方面可以比肩 GPT-4V。
使用RecyclerView的过程中,由于设置了LayoutManager的关系,控件(的background)往往不能通过指定长宽为match_parent、wrap_content来实现长宽大小相同。
作者:张相於,当当网推荐系统开发经理 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 笔者5月15日参加了“中国云计算技术大会”中的“中国Spark技术峰会”,一天12场干货满满的演讲听下来,有两点深刻的感受: Spark生态圈正在越来越深刻和广泛地影响和改造大数据应用行业。 Spark本身也正以飞快的速度发展,在功能和性能方面稳步发展。 下面就笔者比较感兴趣的两个领域,Spark应用实例和Spark自身发展,和大家分享一下自己的见闻。 Spark应用实例 腾讯广点通 来自腾讯广点通的同学介绍了Spark
当前,大型语言模型 (LLM) 在处理 NLP 领域的各种下游任务方面已经表现出卓越的能力。特别是,GPT-4、ChatGPT 等开创性模型已经接受了大量文本数据的训练,使它们具备强大的文本理解和生成能力,能够生成连贯且上下文相关的响应,在各种 NLP 任务中具有高度通用性。
就在16日下午,智谱AI技术开放日中公布了“新一代大模型”,其定位是多模态大模型。也就是根据输入的文本、图像、代码,进行自动选择,从而做到All In One。
为了让法律服务深入到每个人的身边,让更多的人能够得到法律帮助,开启了【律知】这个项目, 致力于打造一系列引领法律智能化的大模型。AI 法律模型是一位虚拟法律顾问,具备丰富的法律知识和技能,能够回答法律问题和提供法律建议。
把时间推回到250万年前,旧石器时代见证了人类从简单工具的使用者到复杂技术创造者的转变。我们的祖先南方古猿、直立人等,逐步发展出更高级的工具,如手斧和刮刀,以适应狩猎和生活的需求。大约4万年前,现代人类——智人——的出现标志着技术和文化的飞跃,工具进一步精致化如骨针、鱼钩,艺术创作如洞穴壁画和雕塑也随之兴起。这一时期,火的利用、语言和社会结构的形成,为人类文明的后续发展奠定了坚实的基础。
在刚刚举行的 ICLR 2024 大会上,智谱AI的大模型技术团队公布了面向激动人心的AGI通用人工智能前景的三大技术趋势,同时预告了GLM的后续升级版本。 今天,智谱大模型开放平台(bigmodel.cn)上线了新的价格体系。入门级产品 GLM-3 Turbo 模型调用价格下调80%!从5元/百万tokens降至1元/百万tokens。1元可以购买100万tokens。 调整后,使用GLM-3 Turbo创作一万条小红书文案(以350字计)将仅需约1元钱,足以让更多企业和个人都能用上这款入门级产品。
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答,更多信息请参考我们的博客。欢迎通过 chatglm.cn 体验更大规模的 ChatGLM 模型。
https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf GLM是General Language Model的缩写,是一种通用的语言模型预训练框架。它的主要目标是通过自回归的空白填充来进行预训练,以解决现有预训练框架在自然语言理解(NLU)、无条件生成和有条件生成等任务中表现不佳的问题。 具体来说,GLM通过随机遮盖文本中连续的标记,并训练模型按顺序重新生成这些遮盖的部分。这种自回归的空白填充目标使得GLM能够更好地捕捉上下文中标记之间的依赖关系,并且能够处理可变长度的空白。通过添加二维位置编码和允许任意顺序预测空白,GLM改进了空白填充预训练的性能。
大模型三大重点:算力、数据、算法,ReAct (reason推理+act行动)–思维链
GCTA和GEMMA是GWAS分析中应用最广泛的两款软件,GCTA可以在Windows电脑下运行,而GEMMA软件只有Linux和Mac系统,这里介绍一下如何在Linux系统中安装GEMMA软件。
鉴于智谱AI发布了最新一代 GLM3.0、GLM4.0 基座大模型,我又要对自己开发的这款开源 chatglm-sdk-java 进行改造了!因为需要做新老接口的模型调用中数据格式兼容,这将是一场编码设计与复杂场景的对抗挑战。💐 请看小傅哥如何操刀改造!
早期的文本渲染,是将需要的字符集放到一个大纹理中,这个纹理称为“位图字体”,渲染某个字符时,通过查找坐标,找到该字符对应的区域并渲染出来,再启动混合,让字符纹理的背景保持透明,非常容易理解。
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