如何让大模型更聪明？提升AI智能的关键策略 随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，如何让大模型变得更聪明呢？...快来分享你的想法吧~ 摘要 嘿，大家好，我是默语，一个热爱技术的博主。今天我们来聊聊如何让大模型更聪明这一话题。...引言 随着深度学习和神经网络的进步，大模型在处理语言、图像、语音等复杂任务方面展现了强大的能力。然而，面对越来越复杂的应用需求，如何让大模型变得更聪明仍然是一个重要的研究课题。...从更强的推理能力到更低的计算成本，人工智能的前景将更加广阔。 参考资料 Transformer原论文 自监督学习简介 强化学习综述 数据增强技术 知识蒸馏方法 如何让大模型更聪明？...快来分享你的想法吧~ 摘要 嘿，大家好，我是默语，一个热爱技术的博主。今天我们来聊聊如何让大模型更聪明这一话题。
1477: 青蛙的约会 Time Limit: 2 Sec Memory Limit: 64 MB Submit: 261 Solved: 164 [Submit][Status][Discuss]...可是它们出发之前忘记了一件很重要的事情，既没有问清楚对方的特征，也没有约定见面的具体位置。不过青蛙们都是很乐观的，它们觉得只要一直朝着某个方向跳下去，总能碰到对方的。...为了帮助这两只乐观的青蛙，你被要求写一个程序来判断这两只青蛙是否能够碰面，会在什么时候碰面。...我们把这两只青蛙分别叫做青蛙A和青蛙B，并且规定纬度线上东经0度处为原点，由东往西为正方向，单位长度1米，这样我们就得到了一条首尾相接的数轴。设青蛙A的出发点坐标是x，青蛙B的出发点坐标是y。...青蛙A一次能跳m米，青蛙B一次能跳n米，两只青蛙跳一次所花费的时间相同。纬度线总长L米。现在要你求出它们跳了几次以后才会碰面。
不过 Siri 的两位创始人在离开苹果之后，现在已经另起炉灶，他们创办了一家名为 Viv Labs 的初创企业，准备打造一位智能经过全新升级的助手：Viv，它能够理解复杂句子，在用户对它的使用中自主学习...但更出色的是它甚至可以执行一些未经编程设定去做的事情。这种智能被设计为能够不断学习—所有的 Viv 实例都将连接到云端之上的同一个大脑，从而不断积累从各个用户身上学到的东西然后强化自身智能。...据称该 AI 已经能够准确处理复杂的飞行请求，比方说像这样的： 给我订一张 7 月 2 号从旧金山飞往戴高乐机场的最便宜的机票，要往返的，下周一回。...除了订票以外，Viv 也可以像 Stephen Wolfram 要打造的雄心勃勃的感知编程那样回答“林肯出生地的人口是多少？”这样的问题。你告诉它“去我哥家的路上我得买点搭配烤宽面条的葡萄酒。”...当然，连线的特写文章并未透露更多的具体信息，比方说 Viv 何时发布、实际效果如何等等仍未知晓。而且考虑到此前大众对 Siri 的过高期望，他们仍需要更充足的证明来说服大众。
等待几分钟，然后在你创建的文件上运行 cat 或者 tac 命令，验证你的任务是否已经运行： $ cat ~/at-test.txt hello world 用 at 安排一个任务 你不必使用 at...交互式提示符来安排任务。...时间必须放在第一位，接着是日期，尽管日期默认为当前日期，并且只有在为未来某天安排任务时才需要。...at，并且正在安排任务，而不是在桌子上的废纸上乱写乱画，你可能想查看一下你是否有任务还在队列中。...用 Linux at 安排任务 at 系统是一个很好的方法，可以避免忘记在一天中晚些时候运行一个作业，或者在你离开时让你的计算机为你运行一个作业。
2429: [HAOI2006]聪明的猴子 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 448 Solved: 309 [Submit][Status...现在，在这个地区露出水面的有N棵树，假设每棵树本身的直径都很小，可以忽略不计。我们在这块区域上建立直角坐标系，则每一棵树的位置由其所对应的坐标表示(任意两棵树的坐标都不相同)。...在这个地区住着的猴子有M个，下雨时，它们都躲到了茂密高大的树冠中，没有被大水冲走。由于各个猴子的年龄不同、身体素质不同，它们跳跃的能力不同。...有的猴子跳跃的距离比较远(当然也可以跳到较近的树上)，而有些猴子跳跃的距离就比较近。这些猴子非常聪明，它们通过目测就可以准确地判断出自己能否跳到对面的树上。...【问题】 现已知猴子的数量及每一个猴子的最大跳跃距离，还知道露出水面的每一棵树的坐标，你的任务是统计有多少个猴子可以在这个地区露出水面的所有树冠上觅食。
1014 福尔摩斯的约会 (20 分) 大侦探福尔摩斯接到一张奇怪的字条： 我们约会吧！...3485djDkxh4hhGE 2984akDfkkkkggEdsb s&hgsfdk d&Hyscvnm 大侦探很快就明白了，字条上奇怪的乱码实际上就是约会的时间星期四 14:04，因为前面两字符串中第...1 对相同的大写英文字母（大小写有区分）是第 4 个字母 D，代表星期四；第 2 对相同的字符是 E ，那是第 5 个英文字母，代表一天里的第 14 个钟头（于是一天的 0 点到 23 点由数字 0...现给定两对字符串，请帮助福尔摩斯解码得到约会的时间。 输入格式： 输入在 4 行中分别给出 4 个非空、不包含空格、且长度不超过 60 的字符串。...输出格式： 在一行中输出约会的时间，格式为 DAY HH:MM，其中 DAY 是某星期的 3 字符缩写，即 MON 表示星期一，TUE 表示星期二，WED 表示星期三，THU 表示星期四，FRI 表示星期五
聪明的汉斯经过了一段时间的训练，“掌握了简单的数学运算”。当奥斯滕问汉斯“一加一等于几”的时候，它会用蹄子在地上“嗒，嗒”的敲出答案，敲两下代表结果是二。 聪明的汉斯引起了科学机构的关注。...有毒的训练数据集 攻击者可以通过修改现有训练数据、或者给训练集增加额外数据的方法来对训练过程的完整性造成影响。...在机器学习中，攻击者所采取的策略是扰动训练点使得机器学习模型在应用于生产时增加预测误差。具体来说，这样的方法可以在支持向量机的训练集中下毒。...由于算法中预测误差是以损失函数的凸性衡量的，这就让攻击者有机会找到对推理表现影响最大的一组点进行攻击。即便在更复杂的模型中也有可能找到高效的攻击点，深度神经网络就是这样，只要它们会用到凸优化。...他们只要在推理阶段（模型训练完成之后）的输入上动动手脚，就可以立即让模型得出错误的结果。 要找到能让模型做出错误预测的干扰，有一种常用方法是计算对抗性样本。
可是它们出发之前忘记了一件很重要的事情，既没有问清楚对方的特征，也没有约定见面的具体位置。不过青蛙们都是很乐观的，它们觉得只要一直朝着某个方向跳下去，总能碰到对方的。...我们把这两只青蛙分别叫做青蛙A和青蛙B，并且规定纬度线上东经0度处为原点，由东往西为正方向，单位长度1米，这样我们就得到了一条首尾相接的数轴。设青蛙A的出发点坐标是x，青蛙B的出发点坐标是y。...m，n米，前进的路是环形，长度为L，求跳几次后重合，或不可能重合。...和y，因此只要求解不定方程ax+by=c的y的最小正整数解即可。...求出ax+by=c的一个解后，y可能小于0，而通解是x=x0+b/gcd(a,b),y=y0+a/gcd(a,b)； d=gcd(a,b);最小正整数的y=(y0%(a/d)+a/d)%(a/d) 这个的理解可以举个例子
甲乙2人在12点到1点到达时间是等概率的，假设甲到达时间是x,乙到达时间是y,则见面的必有 |x-y|<=10,0<=x<=60,0<=y<=60 变成一个线性规划问题 import matplotlib.pyplot
1014 福尔摩斯的约会 (20 分) 代码 // 1014 福尔摩斯的约会 (20 分).cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。...namespace std; int find_same(string str1, string str2, int index, int number) { //两串字符串找出第一个相同的位置
【AI大模型】如何让大模型变得更聪明 前言 在以前，AI和大模型实际上界限较为清晰。...有时候依旧还是会出现指鹿为马、画蛇添足、罢工不干的失误性行为。**那么在这个AI大时代，怎么才能让大模型变得更聪明呢？**本文将会给各位进行具体的介绍。...文章目录 【AI大模型】如何让大模型变得更聪明 前言 一、大模型的现状与挑战 1.1 理解力的局限 1.2 泛化能力的不足 1.3 适应性的挑战 二、怎么让大模型变聪明呢？...高质量的数据不仅包含丰富的信息，还需要准确标注。为了构建这样的数据集，可以采用专家标注、众包标注和自动标注相结合的方法。...所以，当我们看待如何让大模型变得更聪明这个课题的同时，也要认识到时代的延展性，而人的行为也是如此，只有不断学习，跟进时代，才能不被淘汰，增进知识——从另一个角度来看，这不也正是大模型为了“像人”而努力的一个点吗
COUNTIF函数的详细用法参见：Excel函数学习35：COUNTIF函数。 在很多情形下，使用COUNTIF函数是一种比较“聪明的”选择。...例如，可以使用countif(“数据范围”,”22*”)查找电话号码以22开头的客户数量。（注：只要电话号码具有可识别的呼叫代码并存储为文本，此方法就可以正常工作。...情形5：统计单元格区域内的正数 使用>操作符统计单元格区域内的正数：COUNTIF(“数据区域”,“>0”)。...有2个单元格的值小于“c”，换句话说，给定单元格中“c”的排序顺序是3（因为有2个单元格小于“c”）。...可以使用此原理，获取列表中每个文本值的按字母排序的顺序，例如：=COUNTIF(要排序的区域,”<=”当前单元格)。
采访嘉宾 | 步绍鹏、周乐 编辑 | 凌敏 在软件测试领域，“猴子测试”一直是一种广受欢迎的方法，但其也存在着动作随机的局限性。...如果引入大模型，创造一只更聪明的猴子，它可以真正理解应用并像人类一样与之互动，将会怎样？...为创造一只更聪明的猴子，今年 Hydra Lab 接入了 LLM（Azure OpenAI Service），以提高在测试结果分析、探索性测试和测试用例生成方面的能力。...Monkey 的实现，请更聪明的猴子去测试软件。...这种方法选择用户兴趣点的串联路径进行测试，有利于提高软件核心功能的覆盖率。
树莓派是一款低成本的电脑，因此它的一个应用场景就是充当小型的服务器。我平时就会在自己的局域网下接入一个树莓派，做一些数据备份和上传的工作。...规划记录crontab保存后，cron就将按照规划，在对应的时间执行对应的命令。每个用户有一个自己的crontab，当cron要执行规划时，也会以相应的用户身份来执行。...当服务终止时，操作系统也能根据脚本的定义，自动地回收相关资源。用户还能把重要的服务设置成开机启动，省了手动开启的麻烦。...remove # 删除软链接 避免使用/etc/rc.local 树莓派官网上给出了修改/etc/rc.local的方法，来在树莓派开机时执行用户自定义的任务。.../etc/rc.local是在系统初始化的末尾执行的一个脚本。如果把太多的任务加入到这个脚本中，不但会拖慢开机的速度，还会造成管理上的混乱。
深度学习在资源利用率优化中的应用：让服务器更聪明在现代运维中，随着业务量的不断增长，资源的利用率成为了衡量系统健康与效率的重要标准。...如何优化资源的配置，使得服务器、网络带宽、存储等资源得到最大程度的利用，成为了许多企业面临的挑战。...传统的优化方法大多依赖于经验、规则和简单的自动化脚本，而深度学习（Deep Learning）作为一种强大的人工智能技术，凭借其自适应学习和模式识别能力，已经开始在资源利用率优化中展现出巨大的潜力。...传统的运维工具和方法通常是基于固定的规则或设定的阈值来进行调度管理。这种方法虽然能够处理一些常见的情况，但面对复杂多变的生产环境时，往往无法做到精细化调整。而深度学习正是解决这一问题的关键技术。...2.2 自动化容器资源分配在容器化的微服务架构中，容器的资源配置（如CPU、内存等）往往是静态设置的，然而在实际运行中，容器的资源需求是动态变化的。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/84889122 题目描述： 大侦探福尔摩斯接到一张奇怪的字条：我们约会吧！...大侦探很快就明白了，字条上奇怪的乱码实际上就是约会的时间星期四 14:04，因为前面两字符串中第 1 对相同的大写英文字母（大小写有区分）是第 4 个字母 D，代表星期四；第 2 对相同的字符是 E ，...现给定两对字符串，请帮助福尔摩斯解码得到约会的时间。 输入描述： 输入在 4 行中分别给出 4 个非空、不包含空格、且长度不超过 60 的字符串。...输出描述： 在一行中输出约会的时间，格式为 DAY HH:MM，其中 DAY 是某星期的 3 字符缩写，即 MON 表示星期一，TUE 表示星期二，WED 表示星期三，THU 表示星期四，FRI 表示星期五...i = 0; s[2][i]&&s[3][i]; i++) { if(isalpha(s[2][i]) && s[2][i]==s[3][i]) //后面两字符串第1对相同的英文字母出现在哪个位置就代表约会的分钟是多少
这些成功在很大程度上是靠监督学习和强化学习来实现的。 这两种方法都要求由人设计训练信号并传递给计算机。...在监督学习的情况下，这些是“目标”（例如图像的正确标签）; 在强化学习的情况下，它们是成功行为的“奖励”（例如在Atari游戏中获得高分）。因此，机器学习的极限是由人类训练师决定的。...解码视觉元素 2012年是深度学习的里程碑，AlexNet席卷了ImageNet图像分类竞赛，但是更引人注目的是藏在AlexNet之下的事情。...人类就非常擅长这种学习方法，我们能迅速调整自己的经验，以适应新的技能和理解收集到的信息。例如，经过专业训练的钢琴家可以相对轻松地掌握弹奏爵士钢琴的方法。...自回归模型以预测特定顺序数据的方式来理解数据。通过预测任何其他数据的任何部分，可以构建更一般的无监督学习算法。 例如从句子中删除一个单词，并试图从剩余的内容中预测它。
AI科技评论按：近日，DeepMind创始人Demis Hassabis接受了The Verge 的专访，他认为，让AI更聪明的方法就在人类自己身上：人工智能和神经科学两个领域是相辅相承的，两者能相互学习...不过，尽管有人警告超级人工智能的诞生近在咫尺，但那些从事AI研究的人显然更现实些。...他们指出，现在AI程序的能力有限：他们很容易被欺骗，并且根本不能掌握人的基本技能——常识，这种常识在生活中处处可见，很难定义。总之，AI并不是那么聪明。 问题是:如何让AI变得更加智能?...问：Demis，你在过去提到DeepMind的最大目标之一是创造AI系统，以帮助进一步的科学发现并作为提高人类独创力的工具。神经科学将如何促进实现这一点呢? 实际上有两种方法。...麻省理工学院和谷歌等一些组织正在研究如何将不同的系统组合起来，创造更加灵活的AI系统。你认为将来我们是会继续使用功能有限的AI系统，还是会用更通用的AI系统呢?
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