摘要: 本文介绍了Buffer of Thoughts（BoT），这是一种新颖且多功能的思想增强推理方法，用于提高大型语言模型（LLMs）的准确性、效率和鲁棒性。具体来说，我们提出了meta-buffer，用于存储一系列从不同任务的问题解决过程中提取的有用高级思想，即thought-template。然后，对于每个问题，我们检索相关的thought-template，并自适应地用具体的推理结构实例化它，以进行高效推理。 为了保证可扩展性和稳定性，我们进一步提出了buffer-manager，用于动态更新meta-buffer，从而随着更多任务的解决，增强meta-buffer的容量。 我们在10个具有挑战性的推理密集任务上进行了广泛的实验，取得了显著的性能提升：在24点游戏中提高了11%，在几何图形中提高了20%，在一步将军中提高了51%。进一步的分析表明，我们的BoT具有卓越的泛化能力和模型鲁棒性，而其成本仅为多次查询提示方法（例如，tree/graph of thoughts）的12%。 值得注意的是，我们发现我们的Llama3-8B + BoT有可能超过Llama3-70B模型。

摘要: TinyCudaNN是一个用于训练和查询神经网络的小型、自包含框架。最值得注意的是，它包含一个极快的“全融合”多层感知机（技术论文）、一个多功能的多分辨率哈希编码（技术论文），以及对各种其他输入编码、损失函数和优化器的支持。

摘要: “a 3D point network distilled from an open-vocabulary 2D image model through 3D fusion”指的是通过三维融合技术，从一个开放词汇的二维图像模型中提炼出一个三维点网络。在这种情况下，”distilled”表达的是从二维模型中提取和转化信息到三维模型的过程。”3D fusion”则是指结合多个来源或多种类型的数据来增强三维点网络的构建或功能。总的来说，这一技术通过结合二维视觉数据和三维处理技术，实现对三维场景的更精确理解和表示。

摘要: 在本文中，笔者回答了编程环境配置中的常见问题，即在无root权限情况下，在非系统路径中部署一个与系统默认版本不同的gcc或g++，然后只在我们自己使用时显式指定这个高级版本的库。

摘要: 本文是关于一个巨麻烦的库MinkowskiEngine的安装与配置。在当前时间下，许多新版本的库和系统都用不了这个工具，所以作者甚至直接release了一个docker环境。真的巨麻烦！

摘要:

摘要:

移植python环境一般用于以下两种情况：

1. 别人要运行你的代码，但是没有你的python环境，如果要一个一个python包进行安装，则非常麻烦，并且有时候还安装出现问题。
2. 有一个包始终安装不上，但是在你的另一个python环境下有，或者在别人的环境中存在，这个时候就可以将python环境打包，移植到你的电脑上，然后激活该环境，运行对应的项目。

摘要: 本文探讨了LiDAR点云数据管理（PCDM）系统的可扩展性和性能。点云数据由于其体积大且异质性强，亟需高效的管理解决方案。现有研究主要集中于在不同的并行架构和数据模型上开发PCDM系统，已取得一定的成果。特别是共享内存架构和共享磁盘架构下的PCDM系统表现出色。然而，关于共享无架构和宽列NoSQL数据库在PCDM中的应用研究仍不足。本文还指出，现有的PCDM系统在扩展性和性能评估方面存在显著的研究空白。针对未来研究，本文建议在三方面进行深入探索：点云数据量的变化、流量变化及其他系统需求。同时，强调了开发一个可扩展、灵活的框架以系统化地测试和比较不同PCDM系统的重要性。

摘要:

摘要: 本文重点介绍了LLMs的独特优势，如上下文学习、逐步推理、开放词汇能力和广泛的世界知识，强调它们在提升空间理解和交互方面的巨大潜力。我们的研究涵盖了各种3D数据表示，从点云到神经辐射场（NeRFs），并探讨了它们与LLMs在3D场景理解、描述、问答和对话等任务中的整合，以及基于LLM的空间推理、规划和导航代理。 本文还简要回顾了其他整合3D和语言的方法。本文的荟萃分析显示了显著的进展，但也强调了需要新的方法来充分利用3D-LLMs的潜力。因此，通过本文，我们旨在为未来的研究指明方向，探索和扩展3D-LLMs在理解和互动复杂3D世界中的能力。