ViroReact —— 使用 React Native 的 AR/VR 平台
Viro React 是一个供开发人员快速构建增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 体验的平台。开发人员使用 React Native 进行编写,Viro 在所有移动 VR(包括 Google Daydream、Samsung Gear VR 以及适用于 iOS 和 Android 的 Google Cardboard)和 AR(iOS ARKit 和 Android ARCore)平台上本地运行代码。
手动搭建 ViroReact 平台的说明:
构建 iOS ViroReact:
- 按照我们的快速入门指南中的说明设置依赖项。
- 使用 git: 将 repo 克隆到工作区
git clone https://github.com/viromedia/viro.git
。 - 使用 Virocore 存储库中概述的构建说明构建我们的 iOS 渲染器。
- 验证是否看到在
ios/dist
文件夹中创建的新文件。 - 在
ios/
文件夹中安装 Pod :cd ios pod install
- 在 test 文件夹中安装 node_modules:
cd test npm install
- 在
ViroExample
文件夹中安装 pods :cd test/ios/ViroExample pod install
- 在 Xcode 中打开
ViroExample.xcworkspace
。(确保打开 .xcworkpace 文件,而不是* .xcodeproj 文件) - 选择产品->方案。如果您没有看到
React
方案,请点击Manage Schemes...
。在对话框中添加React
方案。 - 对 scheme 进行构建配置(Debug 与 Release)。
-
11.a If you want the ability to run on Simulator, change target to any of the `iOS Simulator` targets instead of `Generic iOS Device`. 11.b If in your own app project setup, you prefer to include Viro React as a static library rather than relying on `use_frameworks!` - build scheme `ViroReact_static_lib` instead of `ViroReact` as mentioned above in step #11.
- 应该会在
ios/dist/lib/libViroReact.a
中看到libViroReact.a
- 要运行 Viro React 测试,请在插入的 iOS 设备上运行
ViroExample
方案。
构建 Android Viro React:
- 在 viro 目录下,运行
./prepareRelease.sh
. - Android bridge 现在应该是在 release 下构建
- 应该会看到在 android/react_viro/react_viro-release.aar 中创建的新文件
- 构建 android 发布测试:
$ cd test/android $ ./gradlew assembleGvrRelease
- 在插入的 Android 设备上从test/android/app/build/output/gvr/app-gvr-release.apk安装 app-gvr-release.apk。

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OpenAI 推出的 ChatGPT 对话模型掀起了新的 AI 热潮,它面对多种多样的问题对答如流,似乎已经打破了机器和人的边界。这一工作的背后是大型语言模型 (Large Language Model,LLM) 生成领域的新训练范式:RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ,即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。 过去几年里各种 LLM 根据人类输入提示 (prompt) 生成多样化文本的能力令人印象深刻。然而,对生成结果的评估是主观和依赖上下文的,例如,我们希望模型生成一个有创意的故事、一段真实的信息性文本,或者是可执行的代码片段,这些结果难以用现有的基于规则的文本生成指标 (如 BLUE 和 ROUGE) 来衡量。除了评估指标,现有的模型通常以预测下一个单词的方式和简单的损失函数 (如交叉熵) 来建模,没有显式地引入人的偏好和主观意见。 如果我们 用生成文本的人工反馈作为性能衡量标准,或者更进一步用该反馈作为损失来优化模型,那不是更好吗?这就是 RLHF 的思想:使用强化学习的方式直接优化带有人类反馈的语言模型。RL...
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