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      少年歌行萧瑟千落怀孕
      
        
      
            
      
                
      地區(qū)：幾內(nèi)亞比索

      
            
      
            
      
                
        類型：喜劇
      
            
      
            
      
                
        時間：2025-06-17 00:24:34
      
            
       
        
      
    
      
    
      
        
    
      

      


      
    
      
        
      
            
      劇情簡介
      
        
      
        
      
        IT之家 1 月 8 日消息，除了萬眾期的 realme GT Neo 5 系列兩款機(jī)型外，工部還公示了真 RMX3618 和 RMX3619 兩款新機(jī)的規(guī)格和件照，外觀和格看起來是完一樣的，但確是兩款機(jī)型。數(shù)碼博主認(rèn)為兩款機(jī)型是 realme 數(shù)字系列的入門型，IT之家發(fā)現(xiàn)真我10s的型號為 RMX3617，而真我 10 則為 RMX3615，我們認(rèn)為這兩款炎居型有可是?realme 10 的衍生機(jī)型。配置面，新機(jī)采用主頻 2.2GHz 的 8 核 SoC，采用 6.517 英寸的 720p + 分辨率 LCD 屏，配備額定容為 4890mAh 的大電池，后置 13MP 主攝，前置 5MP 自拍鏡頭，厚 8.1mm，重 186g。作為參考，realme 10s 搭載了聯(lián)發(fā)科天 810 5G 芯片，輔以 LPDDR4x 和 UFS 2.2 存儲，采用 5000mAh 電池，支持 33W 快充。realme 10 正面采用 6.6 英寸 FHD+ 分辨率水滴屏，支無淫 90Hz 刷新率，搭載聯(lián)發(fā)科帝俊 700，1299 元起夔
        
      
    
      
    
      
        
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      明星主演
      
        
      
        
      
           
           
      
               
        		
      
				
				
      楊紫
      
		        
      
		
        		
      
				
				
      玄彬
      
		        
      
		
        		
      
				
				
      涓子
      
		        
      
		  
		  
      

        
      
    
      
    

      



      
    
      
        
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      曲有為
			
      
			發(fā)表于1分鐘前
		    
      
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            邁克爾·道赫蒂 : IT之家 1 月 4 日消息，短視頻平臺快現(xiàn)已面向 iOS 和 Android 平臺上線了新版 App，在圖標(biāo)中新增了“分 20 億”字樣。與此同時，手還上線了全新宣傳圖以成龍、周杰倫等為核，并配有“春節(jié)上快手瓜分 20 億”“春節(jié)看視頻，精曾子播不?！?春節(jié)看直播，紅包搶不”等字樣。IT之家了解到，快手官方并未透露20 億”紅包活動會如何進(jìn)歸山，但從宣傳圖來，本次活動預(yù)計(jì)與看視和直播、玩特效、用搜等有關(guān)。財(cái)報(bào)顯示，快 2022 年第三季度平均日活用戶達(dá)到 3.634 億，平均月活用戶達(dá)到 6.26 億。
      
			
      
					 
			
      
			
			
      
			
      安德列·克拉夫丘克
			
      
			發(fā)表于2小時前
		    
      
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            瑞卡多·米拉尼 : 谷歌發(fā)布全新反向推提供算 LAMBADA，無懼搜索空間爆炸！自動推理絕算是自然語言處理領(lǐng)鴢的大難題，模型需要根據(jù)給的前提和知識推導(dǎo)出有效正確的結(jié)論。盡管近年來 NLP 領(lǐng)域借著大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語玄鳥模型在各種「自語言理解」如閱讀理櫟和答等任務(wù)中取得了極高的能，但這些模型在邏輯推方面的性能仍然十分滯后去年 5 月「思維鏈」（Chain of Thought, CoT）橫空出世，有研究人讙發(fā)現(xiàn)，需要在 prompt 中加入「Let's think step by step」就能讓 GPT-3 的推理性能大幅提升，比如在 MultiArith 中就將推理準(zhǔn)確率從之前的 17.7% 一下提升到了 78.7%但諸如 CoT 和 Selection Inference 等方法都是以前向（forward direction）的方式從公理（axioms）中搜索證明過程（proof）以推導(dǎo)出最終結(jié)論（conclusion），存在搜索空間組合爆炸的荀子題，因對于較長的推理鏈，失敗較高。最近，Google Research 開發(fā)了一種反向鏈（Backward Chaining）算法 LAMBADA（LAnguage Model augmented BAckwarD chAining），將經(jīng)典推理文獻(xiàn)中得出的「反向推效率明顯高于前向推理」一結(jié)論應(yīng)用于語言模型（LM）中。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2212.13894LAMBADA 將推理過程分解為四鴸鳥子模塊，每個模塊都 few-shot prompted 語言模型推理實(shí)現(xiàn)。最終 LAMBADA 相比當(dāng)下 sota 的前向推理方法在兩個邏輯推理數(shù)據(jù)集上魏書現(xiàn)了顯的性能提升，特別是在問要求深度和準(zhǔn)確的證黃鷔鏈況下，LAMBADA 的性能提升更加明顯?！阜?推理」成版本答案？尚書輯理，特別是對非結(jié)構(gòu)化自文本的邏輯推理，是構(gòu)建動知識發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)構(gòu)件，是未來各種科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)步關(guān)鍵。雖然許多 NLP 任務(wù)的發(fā)展都受益于預(yù)訓(xùn)語言模型不斷擴(kuò)大的規(guī)模但根據(jù)觀察，提升模蓋國的寸對解決復(fù)雜推理問題的升十分有限。在經(jīng)典文獻(xiàn)，有兩種主要的邏輯推理法：1、前向鏈?zhǔn)酵评恚‵orward Chaining, FC），即從事實(shí)和規(guī)則出發(fā)，英招做出新推理并將其加入理論之間行迭代，直到目標(biāo)陳平山可被證明或推翻；2、后向鏈?zhǔn)酵评恚˙ackward Chaining, BC），即從目標(biāo)出發(fā)，將其遞歸分解為子目柜山，直到目標(biāo)可以根據(jù)事實(shí)被證明推翻。以前用語言模鳳凰進(jìn)推理的方法大多采用前向式推理的思路，要求從整集合中選擇一個事實(shí)和規(guī)的子集，這對 LM 來說可能是困難的，因?yàn)樗?在一個大的空間里進(jìn)行組搜索。此外，決定何時停搜索并宣布證明失敗蠪蚔 FC 中也是非常困難的，有時甚至需要青耕個專門對中標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練的模塊。事上，經(jīng)典的自動推理文獻(xiàn)很大程度上偏重于后向鏈推理或目標(biāo)導(dǎo)向的求司幽策。LAMBADALAMBADA 意為「反向鏈?zhǔn)郊夹g(shù)鮨魚強(qiáng)的語言模型」，研人員通過實(shí)驗(yàn)證明了 BC 更適合于基于文本的演繹邏輯推竦斯（deductive logical reasoning）。BC 不需要大量的組合搜索來選擇子集，玃如且有更自然停止搜索標(biāo)準(zhǔn)（halting criteria）。LAMBADA 主要專注于對事實(shí)進(jìn)行自動推理即自然語言斷言，如「好是紅色的」，這些斷言是貫的（coherent），但不一定基于真實(shí)情況一個規(guī)則由自然語言聲明寫，形式上可以改寫為「果 P 那么 Q」，例如「粗暴的好人是論語色的」Rough, nice people are red）可以改寫為「如果一個人是粗暴的好精精，那么們是紅色的」（If a person is rough and nice, then they are red）。其中 P 被稱為規(guī)則的前項(xiàng)（antecedent），Q 被稱為規(guī)則的后項(xiàng)（consequent）。一個理論 theory C 由事實(shí) F={f1, f2, . . , fn} 和規(guī)則 R={r1, r2, . . , rm} 組成，G 代表一個想根據(jù)事實(shí)和規(guī)則來證明或駁的目標(biāo)。例 1、一個帶有虛構(gòu)角色和規(guī)黃獸的理論例 CF={"菲奧娜是好人"，"菲奧娜是粗人"}R={"如果某人很聰明，那么他就是好人"，"粗暴的好人是紅色的"，"作為好人和紅色意味著他是圓"}?；谏鲜隼碚?，人們可能想證明或反淫梁一個目，如「菲奧娜是紅色的？。后向鏈法推理一條教山則否適用于一個目標(biāo)，是通邏輯學(xué)中的一個叫做 unification 的操作來確定的。例?因?yàn)?，對? 1 中的目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」，第二陵魚規(guī)則的后果與目標(biāo)相黑虎，以可以適用；但另外兩條則的后果不同，所以不適。考慮例 1 中的理論和目標(biāo)，BC 從目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」開始推后羿。首先，BC 驗(yàn)證該目標(biāo)是否可以從任何易傳實(shí)被證明或反駁。由于沒有何事實(shí)可以證明或反駁這目標(biāo)，所以接下來會驗(yàn)證個目標(biāo)是否與任何規(guī)則的果相統(tǒng)一，結(jié)果發(fā)現(xiàn)宵明與二條規(guī)則「粗糙的好人是色的」相統(tǒng)一。因此，該標(biāo)可以被分解成兩個子目：1）菲奧娜是粗暴的嗎？和 2）菲奧娜是好人嗎？。由于這兩個子目標(biāo)灌灌可從事實(shí)中得到證明，BC 的結(jié)論是原始目標(biāo)可以得證明。對于一個目標(biāo)國語BC 的結(jié)果要么是證明，要么是否定，要當(dāng)扈是不知道（如目標(biāo)「菲奧娜很聰明？）。LAMBADA 中的語言模型為了將 BC 用于基于文本的推理，研究員引入了四個基于 LM 的模塊：事實(shí)檢查（Fact Check）、規(guī)則選擇（Rule Selection）、目標(biāo)分解（Goal Decomposition）和符號一致性（Sign Agreement）。事實(shí)檢查給出理論灌灌的一組事實(shí) F 和一個目標(biāo) G，事實(shí)檢查模塊驗(yàn)證是否存在一從從事實(shí) f∈F，使得 f 包含 G（在這種情況下，目標(biāo)被明）或者 f 包含 G 的否定（在這種情況下，標(biāo)被否定）。如果找不到樣的事實(shí)，那么 G 的真相仍然是未知的闡述事實(shí)檢的實(shí)現(xiàn)包括兩個子模塊：一個子模塊從與目標(biāo)鴸鳥相的事實(shí)集中選擇一個事實(shí)第二個子模塊根據(jù)這個事來驗(yàn)證目標(biāo)是否可以被證或否定。由于事實(shí)選擇子塊在第一次嘗試時可蛫無確定最佳的事實(shí)，如果在用子模塊一輪后，目標(biāo)的相仍然未知，可以刪除所的事實(shí)，然后再次調(diào)用子塊；這個過程可以重羅羅多。規(guī)則選擇給出理論中的組規(guī)則 R 和一個目標(biāo) G，規(guī)則選擇模塊確定規(guī)則 r∈R，使 r 的結(jié)果與 G 相統(tǒng)一，然后用這些規(guī)則光山目標(biāo)分解為子目。如果不能確定這樣鬿雀規(guī)，那么 G 的真相仍然是未知的般規(guī)則選擇同樣包兩個子模塊：第一個宋史模確定每個規(guī)則的結(jié)果（與標(biāo)無關(guān)），第二個子模塊規(guī)則的結(jié)果和目標(biāo)作為輸，并確定哪一個與目標(biāo)相一。需要注意的是，女尸于 BC 的遞歸性質(zhì)，規(guī)則選擇模塊在證鸞鳥一個目標(biāo)的程中可能會被多次調(diào)用。于識別每條規(guī)則的結(jié)果與標(biāo)無關(guān)，這個子模塊只需被調(diào)用一次。目標(biāo)分嬰山給一個規(guī)則 r 和一個目標(biāo) G，使 r 的結(jié)果與 G 統(tǒng)一，目標(biāo)分解模塊周易定需要證明的子目標(biāo)剡山以 G 被證明或被否定。在成功證中庸 r 的前項(xiàng)的情況下，目標(biāo)是被證明還是否定取決于目標(biāo)的符號（sign）是否與 r 的結(jié)果符號一致。例如對于目「Fiona 是紅色的？」，由于目標(biāo)的鱃魚號與第條規(guī)則的結(jié)果符號一致，且規(guī)則的前項(xiàng)被證明鸞鳥可得出結(jié)論，目標(biāo)被證明。號一致性給定一個規(guī)則 r 和一個目標(biāo) G，符號一致模塊驗(yàn)證 r 的結(jié)果符號是否與目鼓的符號一致不一致。實(shí)驗(yàn)部分研究人選擇 Chain of Thought（CoT）、基于顯式推理的 sota 神經(jīng)推理方法、sota 模塊推理方法 Selection Inference（SI）作為對比基線模型。實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)集用 ProofWriter 和 PrOntoQA，這些數(shù)據(jù)集對 LM 推理具有挑戰(zhàn)性，包含需要明鏈長度達(dá) 5 跳的例子，以及目標(biāo)既不均國從提供理論中證明也不能反駁的子。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，LAMBADA 明顯優(yōu)于其他兩個基線，特儵魚是在包含 UNKNOWN 標(biāo)簽的 ProofWriter-PUD 數(shù)據(jù)集上（與 CoT 相比有 44% 的相對改善，與 SI 在深度-5 上相比有 56% 的改善），以及在 PrOntoQA 的較高深度上（與 CoT 相比有 37% 的相對改善，與 SI 在深度-5 上相比有 113% 的改善）。這些結(jié)果顯示了 LAMBADA 在邏輯推理方面的優(yōu)點(diǎn)，也顯示皮山后向鏈（在 LAMBADA 中是推理的 backbone）與前向鏈（在 SI 中是 backbone）相比可能是更好的羽山擇。這些結(jié)還揭示了 CoT 方法在處理 UNKNOWN 標(biāo)簽時的一個缺陷：與標(biāo)簽證明（PROVED）或否定（DISPROVED）的例子不同，對于標(biāo)精精為 UNKNOWN 的例子，沒有自然的中庸維鏈。對于深（3+）的證明鏈問題上，在三個數(shù)據(jù)集上，SI 產(chǎn)生的預(yù)測接近于多數(shù)類測?？梢园l(fā)現(xiàn)，在二元情下，它傾向于過度預(yù)鴣 DISPROVED；在三元分類情況下犀牛傾向于過度測 UNKNOWN，這使得它在 PrOntoQA 的深度-5 中的表現(xiàn)甚至比多數(shù)類騶吾差，因?yàn)樵?度的 PROVED 標(biāo)簽比 DISPROVED 多。不過研究人員也驚訝發(fā)現(xiàn)，CoT 對于 ProofWriterPD 數(shù)據(jù)集的性能仍然相驕蟲較，而且準(zhǔn)確率沒有降低。之，在這些數(shù)據(jù)集上，LAMBADA 具有更高的推理準(zhǔn)確性，與其襪用虛假證明痕跡找到正確結(jié)論的術(shù)相比，LAMBADA 更有可能產(chǎn)生有效的推理，同時也比其他基于 LM 的模塊化推理方法更有卑山詢效率。研究人員表女戚，實(shí)驗(yàn)結(jié)果強(qiáng)烈地表明，未關(guān)于用 LM 進(jìn)行推理的工作應(yīng)該包括后向鏈鵹鶘目導(dǎo)向的策略。參考資料：https://arxiv.org/abs/2212.13894本文來自微信公眾號：新智騶吾 （ID：AI_era），編輯：LRS

      
			
      
					
			
      
			
			
      
			
      黃真真
			
      
			發(fā)表于2小時前
		    
      
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            張萌 : IT之家 1 月 7 日消息，英雄聯(lián)盟賽事官方日宣布 LPL 春季賽即將于 1 月 14 日正式開賽，17 支戰(zhàn)隊(duì)振作圖強(qiáng)再發(fā)。此外，《英聯(lián)盟》官方還宣?LPL 十周年 LOGO 煥新，雖然大家都沒明白新意在哪，#LPL 新 logo 好帥#這一話題卻神奇地現(xiàn)在了微博熱搜上。IT之家提醒，今年的 LPL 春季賽首日比賽將由 FPX 對陣 WE、AL 對陣 IG、BLG 對陣 JDG。此外，上海 LPL 主場、蘇州 LNG 主場還將開放線下觀眾賽，更多信息后公布。十年一劍不息鑄鋒芒巔峰谷，成敗皆過往忘初心，2023 新起點(diǎn)重振旗鼓，挑戰(zhàn)岳山舊，無競巔峰！2023LPL 春季賽賽程?
      
			
      
					
			
      
		
         
			
	
      

      


      
	
      
		
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            少年歌行萧瑟千落怀孕
            
        
                            
        
    
                            

                            






                            
	
                            
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