## 臀部模型与LLM挑战
2015年,一位Facebook工程师成功构建了一个CNN,用于识别暴露臀部的图像,并根据不同的文化标准调整审查规则。这依赖于外包、三重审核的标签,并实现了高准确率。然而,2023年,一项构建更具“情境感知”的LLM模型以处理细微内容策略(性暗示姿势、艺术意图)的要求,揭示了一个关键缺陷:传统的训练-测试分割方法不适用于复杂的LLM任务。
尽管经过了大量的提示工程,LLM的表现仍然挣扎,甚至不如最初的CNN。分析显示,由政策专家创建的标签存在不一致性,强调了简单的“是/否”标签足以应对基本任务,但细微的策略需要*专家*标签——这是一种稀缺资源。
关键要点是,LLM不需要庞大的训练数据集,它们需要*清晰的规则*和少量示例。准确率的提升来自于与政策专家一起完善规则,而不是超参数调整。由于标签固有的模糊性,盲测是不可能的,因此需要不断审查LLM的输出并澄清政策。
未来在于工程团队和政策团队之间的紧密合作,优先考虑数据质量和持续评估,而不是大规模训练,认识到LLM“执行”规则,而不是像传统意义上那样“从数据中学习”。
## Multivox:体积显示系统概要
Multivox是一个用于驱动定制旋转体积显示系统的系统,包括Rotovox(垂直面板,高分辨率)和Vortex(水平面板,更亮,更快)。它基于树莓派4,并使用HUB75 LED面板,通过单个GPIO引脚与旋转同步。
核心部分包括一个驱动程序,用于管理共享内存中的体素缓冲区,并将数据扫描到面板上,以及生成该缓冲区内容的客户端代码。输入通过蓝牙游戏手柄处理(首选Xbox手柄),音频也通过蓝牙传输。
该软件包含一个模拟器(`virtex`),用于在没有物理硬件的情况下进行测试,以及一套演示程序(“玩具”),例如光循环、烟花和3D对象查看器。一个启动器`multivox`将这些演示程序以复古游戏机风格的界面呈现为“卡带”。
该项目设计为自包含的,但可以通过Python脚本(`pointvision.py`、`vortexstream.py`)从PC流式传输点云数据。安装涉及克隆仓库,通过`cmake`配置硬件,并可选地将驱动程序设置为系统服务以实现自动启动。代码未经大量测试,并假定特定的硬件配置。
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## 引导程序解锁:日益增长的担忧
许多公司正在日益限制用户解锁设备引导程序的能力——这种做法限制了定制和控制。 这种趋势虽然并非立即对所有人产生影响,但树立了一个令人担忧的先例。 本资源跟踪阻碍引导程序解锁的制造商以及潜在的解决方法。
**制造商根据解锁限制进行分类:** 有些*完全*阻止解锁,有些施加条件(区域、等待期、在线帐户),还有少数提供有限的选择,例如自定义Android Verified Boot密钥。
**运营商锁定的手机**几乎普遍阻止解锁,即使在*合同履行完毕后*也是如此。
本文档详细介绍了用于解锁具有**麒麟、联发科、紫光展锐以及较旧的 Qualcomm/小米**芯片组的设备的特定漏洞和工具。 然而,通用的 Qualcomm 解锁方法仍然难以捉摸。
**至关重要的是,该指南强调谨慎:** 始终优先考虑完全离线解锁流程,并且不要盲目信任任何公司处理您的数据。 针对特定芯片组和工具,提供了资源和进一步信息的链接。
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