Q&A——开发技巧（一）

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在本地使用CPU运行Llama 2模型来实现文档Q&A 虽然LLM展现了出色的能力，但其运行所要求的计算和内存资源较高。为了应对这一问题，我们可以使用Quantization来压缩这些模型，以减少内存占用并加速推理计算过程，同时保持模型的性能和效果。Quantization是一种将用于表示数字或值的位数减少的技术。在LLM的上下文中，它涉及通过将权重存储在较低精度的数据类型中来减少模型参数的精度。由于它减小了模型大小，量化有助于在资源受限的设备上部署模型，例如仅有CPU但没有GPU的设备或嵌入式系统。 阅读详情

开发技巧

Q1:我移动一个物体从A点到B点，当到达B点后执行另一个事件。我现在是每帧计算物体到B点的距离，当距离小于某个值后算是到达，感觉有点浪费。有没有什么推荐的办法呢？

如果每帧只进行一次距离上的判断计算，那么该耗时开销本身是很小的。当然，开发团队可以在B点放置一个Trigger，当A进入Trigger后，通过其回调函数来进行物体的后续操作。


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深度强化学习研究笔记（2）——Q-learning（Q-learning问题描述，Q-table方法，一个Python小例子） 文章目录1. Q-learning2. 1. Q-learning Q-learning是一种典型的基于价值（Value）函数的强化学习方法，其中的Q是一个数值，通常在初始化时有可能被赋予一个任意数值（因问题场景而异），在迭代时刻ttt，我们有状态sts_tst​，此时代理做出动作ata_tat​，然后得到奖励rtr_trt​，从而进入到一个更新的状态st+1s_{t+1}st+1​，从而Q值得到... 阅读详情

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