1.[新年快乐/AI永不眠]利用任务提升Agent游戏玩法；本地 RAG 手册开源；CogCoM 新模型增强视觉推理能力
2.非线性优化（三）：g2o源代码

[新年快乐/AI永不眠]利用任务提升Agent游戏玩法；本地 RAG 手册开源；CogCoM 新模型增强视觉推理能力

       本文探讨了开发一种通用的源码 AI 代理的能力，能够理解和遵循游戏玩法指令的新年步骤，这是网站迈向“准备好玩”的能力的一步。研究人员通过将多模态游戏指令集成到决策转换器中，源码增强了代理的新年多任务和泛化能力。

       现在，网站管家平台源码使用 Ollama、源码pgvector 和本地数据，新年您可以构建一个功能强大的网站 RAG 系统，将其部署在您自己的源码硬件上。这本本地 RAG Cookbook 提供了详细的新年指南和示例，帮助您构建和优化自己的网站 RAG 系统。

       CogCoM 是源码一种全新的通用视觉语言模型，它具有独特的新年操作链机制。这使得它能够通过主动调整输入图像来处理多轮视觉推理。网站该模型已经在 GitHub 上发布。hyperdp 源码

       HuggingFace 发布了一个轻量级的评估库 lighteval，用于基于 HELM 和 Eluther AI 评估工具的语言模型训练。该评估库专注于提供高效易用的评估方法和指标，帮助用户快速准确地评估模型性能。同时，lighteval 还提供了丰富的可定制选项，支持用户自定义评估指标和数据集，并支持在多个 GPU 上进行并行评估。

       一种名为 MetaTree 的新型决策树算法在 GitHub 上公开发布。与传统的决策树算法不同，MetaTree 采用 Transformer 模型进行学习，从而提高了泛化能力。MetaTree 在多个数据集上进行了测试，结果表明其在分类和回归任务上均取得了不错的表现。MetaTree 的duet 源码源代码已经公开，有兴趣的开发者可以前往 GitHub 进行查看。

       FunSearch 是一种新的 AI 驱动方法，它将大型语言模型与评估算法相结合，已经在数学科学领域做出了可验证的发现，包括解决了长期存在的 cap set 问题和更高效的 bin-packing 问题算法。它引入了演化方法来生成和评估代码，提供了人类可解释的输出结果，代表了 AI 驱动科学发现的重大飞跃。

       HelixML 实现了一套 qapair 提示，从各种不同的角度提取内容，并为每个文档生成内容寻址哈希。这使得微调 Mistral-7B 模型的效果更好。

       新加坡 Brilliant Labs 推出了一款名为 Frame 的轻量级 AR 眼镜，配备了一款名为 Noa 的多模态 AI 助手，可以通过集成的terraria源码 AI 模型如 GPT-4 和稳定扩散执行视觉处理、图像生成等多项任务，获得了多位创业投资人的青睐。

       Hugging Face Hub 推出了新的基准数据集，名为 Anime Bench，该数据集包含有关各种动漫角色以及引用的事实，旨在评估语言模型的性能。该数据集包含了来自动漫作品的超过 , 个引用，可以用于测试语言模型的能力，评估其对人物、情节和文化参考的理解程度。这将有助于研究人员开发出对动漫背景下的自然语言处理任务具有鲁棒性的算法，同时也将有助于动漫爱好者更好地理解和交流动漫作品。

非线性优化（三）：g2o源代码

       新年伊始，让我们探讨一下g2o（通用图优化）在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）中的后端优化库应用。在《十四讲》中，ssdp 源码我们对g2o有了初步的了解，并总结了其在SLAM中的使用情况。与ceres相比，g2o的文档较为简略，主要依赖于两篇论文进行参考。本文将深入探讨g2o的源代码，特别是核心文件夹中的部分，以揭示这个在SLAM领域广为人知的后端优化库的内在机理。

       首先，让我们通过一张类关系图来直观理解g2o的架构。整个g2o系统分为三层：HyperGraph、OptimizableGraph、以及SparseOptimizer。HyperGraph作为最高层，提供了一个高度抽象的框架，其内部通过内类的方式实现了Vertex和Edge的结构。Vertex和Edge相互关联，Vertex存储与节点相关联的边的集合，而Edge则记录了与之链接的节点信息。HyperGraph提供了基本的节点和边的操作，如获取、设置等，同时也包含了更复杂的功能，如节点和边的合并、删除等。

       OptimizableGraph继承自HyperGraph，进一步丰富了Vertex和Edge的实现，为图优化提供了更具体的接口。OptimizableGraph引入了海塞矩阵和b向量的概念，以及与之相关的操作，如获取海塞矩阵元素、设置参数位置等。此外，它还支持通过栈操作（pop、push）来管理节点信息。

       在OptimizableGraph之上，SparseOptimizer作为优化操作的对象，实现了优化的接口，并提供了初始化、辅助函数以及优化的核心函数。SparseOptimizer通过内部类实现了Vertex和Edge的实例化，为具体的优化算法提供了操作图的接口。

       在实现细节方面，BaseVertex和BaseEdge类继承了OptimizableGraph中的相应类，实现了节点和边的基本功能。BaseVertex类负责记录节点的海塞矩阵、b向量和估计值，并提供了数值求导的备份和恢复功能。BaseEdge类则负责处理测量信息和信息矩阵的计算，包括计算误差、构造二次形式等。此外，不同类型的边（BaseUnaryEdge、BaseBinaryEdge、BaseMultiEdge）通过继承BaseEdge类，实现了不同链接节点数量的边的特殊操作。

       鲁棒核函数的实现是g2o优化框架中一个关键部分，它在处理非线性优化问题时提供了鲁棒性，确保了优化过程的稳定性。g2o通过RobustKernel虚基类提供了设置和获取核函数参数的接口，并在具体实现中使用了简化版本的计算公式，以保证信息矩阵的正定性。

       最后，OptimizationAlgorithm类定义了优化器的一系列接口，如初始化、计算边际值和求解等。g2o的优化算法包括GN、LM和dog-leg，它们分别实现了不同的求解策略，而具体的矩阵求解任务则通过Solver类及其派生类（如BlockSolver）完成。BlockSolver类提供了一个通用框架，允许用户自定义线性求解器，如直接求解、迭代求解等。

       综上所述，g2o通过层次化的类结构，提供了从抽象到具体、从基础到进阶的图优化解决方案，其设计旨在高效、鲁棒地解决SLAM中的后端优化问题。深入理解g2o的源代码，对于开发者和研究者来说，不仅能够提高优化算法的实现效率，还能深刻理解SLAM系统中的优化机制。