文章目录📕开发平台分类📕Quest一体机开发分类📕Quest一体机开发主流SDK📕QuestPCVR开发主流SDK📕新手入门开发的SDK推荐此教程相关的详细教案，文档，思维导图和工程文件会放入SpatialXR社区。这是一个高质量知识星球XR社区，博主目前在内担任XR开发的讲师。此外，该社区提供教程答疑、及时交流、进阶教程、外包、行业动态等服务。社区链接：SpatialXR高级社区（知识星球）SpatialXR高级社区（爱发电）本篇文章配套的视频链接：【2023VR+MR全硬件开发教程】：一、开发导论（主讲：YY）📕开发平台分类VR（XR）头显的开发按照程序运行的平台分类主要可以分为一体机应用
本周大新闻，AR方面，沃尔玛App加入AR试穿功能；谷歌搜索AR新增60个行星、卫星模型；Niantic宣布与漫威娱乐合作打造新款LBSAR游戏；AR眼镜ActiveLook打通AppleWatch。VR方面，索尼PSVR2体验首次公开；MetaQuestPro开箱视频曝光；疑似骁龙XR2Gen2曝光；PICO下周召开海外发布会；peel3d推出便携式3D扫描仪；Praydog推出通用UnrealVR游戏移植框架。收购方面，droppgroup战略收购3D社交平台Phly（Flyy），交易规模达2500万美元。融资方面，新加坡VR内容工作室SmoblerStudios获120万美元种子轮融资；
当你让大模型写一首「莎士比亚十四行诗」，并以严格的韵律「ABABCDCDEFEFGG」执行。同时，诗中还要包含提供的3个词。对于这么高难度的创作题，LLM在收到指令后，并不一定能够按要求做出这首诗。正所谓，人各有所长，LLM也是如此，仅凭单一模型有时是无法完成一项任务的。那该如何解？最近，来自斯坦福和OpenAI的两位研究员，设计了一种提升LLM性能的全新方法——元提示（meta-prompting）。「元提示」能够把单一的LLM变身为全能的「指挥家」。论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.12954通过使用高层「元提示」指令，让大模型把复杂任务拆成子任务，然后再将这
随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，提示工程（PromptEngineering）变得越来越重要。一些研究机构发布了LLM提示工程指南，包括微软、OpenAI 等等。最近，Llama系列开源模型的提出者Meta也针对Llama2发布了一份交互式提示工程指南，涵盖了Llama2的快速工程和最佳实践。以下是这份指南的核心内容。Llama模型2023年，Meta推出了Llama、Llama2模型。较小的模型部署和运行成本较低，而更大的模型能力更强。Llama2系列模型参数规模如下：CodeLlama是一个以代码为中心的LLM，建立在Llama2的基础上，也有各种参数规模和微调变体：部署LLMLL
文章目录📕教程说明📕配置透视的串流调试功能📕第一步：设置OVRManager📕第二步：添加OVRPassthroughLayer脚本📕第三步：在场景中添加虚拟物体📕第四步：设置相机📕第五步（可选）：删除场景中的天空盒此教程相关的详细教案，文档，思维导图和工程文件会放入SpatialXR社区。这是一个高质量XR社区，博主目前在内担任XR开发的讲师。此外，该社区提供教程答疑、及时交流、进阶教程、外包、行业动态等服务。社区链接：SpatialXR高级社区（知识星球）SpatialXR高级社区（爱发电）📕教程说明这期教程我将会介绍如何在Unity中，利用MetaXRSDK，去配置MetaQuest中的
为了提高性能，大型语言模型(llm)通常会通过增加模型大小的方法来实现这个目标，但是模型大小的增加也增加了计算成本和推理延迟，增加了在实际场景中部署和使用llm的障碍。MistralAI是一家总部位于巴黎的欧洲公司，一直在研究如何提高模型性能，同时减少为实际用例部署llm所需的计算资源。Mistral7B是他们创建的最小的LLM，它为传统的Transformer架构带来了两个新概念，Group-QueryAttention(GQA)和SlidingWindowAttention(SWA)。这些组件加快了推理速度，减少了解码过程中的内存需求，从而实现了更高的吞吐量和处理更长的令牌序列的能力。此外
我正在开发一个应用程序，我试图在其中通过google+与url共享图像。我正在使用GPPNativeShareBuilder。但它不分享任何内容并发出以下警告“您不能同时将链接和媒体附加到帖子。”同样在谷歌论坛的方法描述中提到(id)attachImage:(UIImage*)imageAttachment如果存在现有的媒体附件，则会将其替换。如果imageAttachment为nil，则此方法不执行任何操作并返回nil。此方法不能与setURLToShare:或setTitle:description:thumbnailURL:结合调用。请建议我解决此问题的任何解决方案。
文章目录📕教程说明📕录制前的准备📕第一种录制方法（HandGrabPoseTool场景）⭐在运行模式中确认录制⭐保存录制的手势，将物体做成Prefab⭐在编辑阶段调整抓取手势🔍FingersFreedom🔍调整录制手势的手指弯曲🔍隐藏预渲染的手势模型📕第二种录制方法（HandGrabPoseRecorder窗口）⭐选择用哪一只手录制⭐选择给哪一个物体录制抓取手势⭐在运行模式中确认录制⭐保存录制的手势⭐给物体加载录制的手势数据⭐在编辑阶段调整抓取手势📕生成镜像手势📕生成姿势相同，不同缩放的手势此教程相关的详细教案，文档，思维导图和工程文件会放入SpatialXR社区。这是一个高质量XR社区，博主
「xx，去把电视柜上的遥控器帮我拿过来。」在一个家庭环境中，很多家庭成员都不免被支使干这种活儿。甚至有时候，宠物狗也难以幸免。但人总有支使不动的时候，宠物狗也并不一定都能听懂。帮人类干活儿的终极梦想还是寄托在机器人身上。最近，纽约大学、Meta研发出的一款机器人学会了这个技能。你只需要对它说，「把桌子上的玉米片拿到床头柜上」，它就能自己找到玉米片，并规划出路线和相应的动作，顺利完成任务。此外，它还能帮你整理东西或扔垃圾。这个机器人名叫OK-Robot，由来自纽约大学、Meta的研究者共同构建。他们将视觉语言模型（用于物体检测）、导航和抓取的基础模块整合到一个开放知识型框架中，为机器人的高效拾放
本文整理了今日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。论文解读、论文热度排序、论文标签、中文标题、推荐理由和论文摘要均由赛博马良平台（saibomaliang.com）上的智能体 「AI论文解读达人」 提供。如需查看其他热门论文，欢迎移步 saibomaliang.com ^_^TOP1GenerativeMulti-ModalKnowledgeRetrievalwithLargeLanguageModels标题：清华&腾讯联手突破！提出多模态知识检索新框架，性能大幅领先，AAAI2024亮相标签：Tsinghua、Tencent、NLP、IR、AAAI2024作者：XinweiL
