论文翻译

有用性、安生性、RHLF、SFT等是LlaMA一直调用的几个点。LlaMA最近出了一款代码生成的LlaMA，都是以LlaMA1为基础构，并在此基础上更新迭代。

AGI能力评估等级包括：无AI能力，新兴，熟练、专家、大师、超人类六级，以及现阶段所达到的水平。 该文中：AlphaFold，lphaZero, StockFish已经是超人了。

大模型显著特点是可以从少量的示例集合(demonstrations)中就学到新规则。例如，我们向模型输入`苹果->红色， 青柠->绿色 , 玉米 -> ` 就得到`玉米`对应的`黄

图像字幕、手语识别、情感分析、视频处理、更聪明的数字人、数据集等场景：模态的发展为AI开辟了新途径，使二进制数据能够理解并处理各种类型的数据。多模态模型将在不久的将来更全面和智能化的系统。

基础模型：transformer、VIT、BEiT 大模型：ChatGPT、MM_REACT、Froen、Blip、LLaMa、MiniGPT、LLaVA、PICa、PNP-VQA等

本文是Multimodal Large Language Models: A Survey的译文：技术要点有：知识表示、学习目标、模型结构、信息融合、提示(prompt)使用

本文是 BERT作者24个预训练的微小BERT模型并阐述了预训练在紧凑型模型中的重要性 的论文的内容翻译。 原始信息 论文： Well-Read Students Learn Better: On t

本文翻译了Integrating 6LoWPAN Security with RPL Using The Chained Secure Mode Framework论文的摘要、介绍部分， 并对涉及的主

基本信息 原文：Internet of Things: Architectures, Protocols, and Applications 中文：物联网(IoT)：系统架构、协议和应用 地址：htt

基本信息 原文：A First Look At NAT64 Deployment In-The-Wild 中名：NAT64部署初探 地址：https://arxiv.org/pdf/2311.0418