我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在2023年的「百模大战」中，众多实践者推出了各类模型，这些模型有的是原创的，有的是针对开源模型进行微调的；有些是通用的，有些则是行业特定的。如何能合理地评价这些模型的能力，成为关键问题。
智谱于 2024年6月5日发布了其新一代开源模型——GLM-4-9B，以 9B 的体量，同时支持了 128K 长上下文推理、26种语言多语言支持，且在多个经典评测任务上都实现了超过以往同等开源模型的效果。在 GLM-4-9B 发布之初，我们抢先体验了其效果，并在多种开发者常见任务上进行评测，帮助开发者进一步了解该模型的使用和性能。
采样地点：淮河流域一带，昭平台水库、白龟山水库、燕山水库、石漫滩水库、板桥水库、宿鸭湖水库、博山水库、南湾水库、石山口水库、五岳水库、泼河水库、鲶鱼山水库 。
在 2023 年的 “百模大战” 中，众多实践者推出了各类模型，这些模型有的是原创的，有的是针对开源模型进行微调的；有些是通用的，有些则是行业特定的。如何能合理地评价这些模型的能力，成为关键问题。
以GLM4作为基座大模型，通过指令微调的方式做高精度文本分类，是学习LLM微调的入门任务。
大模型三大重点：算力、数据、算法，ReAct （reason推理+act行动）–思维链
我不能在广义线性模型中使用双变量样条，但是考虑到广义可加模型（现在绝对不是可加模型），它确实可以工作。更准确地说，投资组合的分布是这两个协变量的函数，如下所示
尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论，但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。而使用贝叶斯方法，客户可以按照自己认为合适的方式定义模型。
尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论，但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。而使用贝叶斯方法，客户可以按照自己认为合适的方式定义模型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据。
前面介绍了使用RAG-GPT和OpenAI快速搭建LangChain官网智能客服，目前国内也有一些比较不错的云端大模型API服务。本文将介绍通过RAG-GPT集成智谱AI和DeepSeek，快速搭建OpenAI Cookbook智能客服。
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。
考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。然后，我们希望将事件模型
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)：
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」。
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。
ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），是OpenAI研发的一款聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够基于在预训练阶段所见的模式和统计规律，来生成回答，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。
“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。
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。
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。
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据是否每年收入超过25万
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。
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。
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
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：
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。
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？
近日（5.7-5.11），第十二届国际学习表征会议（ICLR）在奥地利维也纳的展览会议中心召开。
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。
选择的数据集是NBA2013-2014赛季球员数据，该数据集来自网络并用于其所在文章（详见：https：//www.dataquest.io/blog/python-vs-r/）。 笔者心（yi）血（shi）来（ren）潮（xing），在原数据文件基础上略加改动，用R软件在最后增加一列(allstar)，该列中仅有1与0值（1代表该球员入选当赛季NBA全明星正赛，0代表该球员未能入选NBA全明星正赛），从而根据球员当赛季数据预测其能否入选全明星，对于像笔者这种喜欢NBA的童鞋是一件非常有意思的事情。输出新的
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
近日，千呼万唤之下，Meta终于发布了开源大模型Llama 3的 8B 和 70B 版本，再次震动 AI 圈。
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
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）。
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。
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）
最近，国内外开源大模型一直受到研究者的关注，但是种类比较繁多，就单单今年开源的大模型就有10+以上。
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。
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。
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）。
最近要做一些关于NLP相关的工作和比赛，因此要用到语义分析这类模型，ChatGPT虽然很强大，奈何不太适合在工作和国内的环境中使用，因此需要用到一些平替的模型，比如ChatGLM-6B。
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。
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