Yi-Lightning是零一万物公司最新发布的旗舰模型，它在国际权威盲测榜单LMSYS上超越了硅谷知名OpenAIGPT-4o-2024-05-13、AnthropicClaude3.5Sonnet，排名世界第六，中国第一，这标志着中国大模型首次实现超越OpenAIGPT-4o的成绩。Yi-Lightning在排行榜上的一些关键指标和

近日，由全球千万用户盲测投票产生的AI模型排行榜公布，国产AI模型“Yi-Lightning”逆袭，超越了此前长期占据榜首的GPT-4。“Yi-Lightning”模型由国内知名AI公司零一万物研发，在多个分榜中均名列前茅，其中数学分榜更是与国际巨头并列第三。值得关注的是，“Yi-Lightning”

SVM原理详解1、超平面2、SVM原理1.问题定义2.分类决策得到约束条件3.最大化间隔4.优化目标3、凸优化问题1.原始优化问题优化目标约束条件2.拉格朗日乘子法3.拉格朗日函数分析4.求解对w

前言这是去年底学数学建模老哥的建模课程笔记；未来本人将陆陆续续的更新数学建模相关的一些基础算法，大家可以持续关注一下；提示：数学建模只有实战才能提升

公式8-4的内容如下：S=−1∣

题目描述有一个局域网，由n个设备和m条物理连接组成，第i条连接的稳定性为wi 。对于从设备A到设备B的一条经过了若干个物理连接的路径，我们记这条路径的稳定性为其经过所有连接中稳定性最低的那个。我们记设备A到设备B之间通信的稳定性为A至B的所有可行路径的

引入  上一回解决了SVM在曲线边界的上的使用，使得非线性数据集也能得到正确的分类。然而，对于一个大数据集来说，极有可能大体呈线性分类趋势，但是边界处混杂，若仍采用原来的方式，会得到极其复杂的超平面边界，浪费了算力。  上述要求所有训练样本满足约束的分类方式称为硬分类

CCPC网络赛GProblemG.疯狂星期六Inputfile:standardinputOutputfile:standardoutputTimelimit:1secondMemorylimit:256megabytesyyq和他的朋友们一共n个人（编号为1到n，yyq编号为1）去某饭店吃疯狂星期六。第i个人初始手中有ai元的零

开源大模型领域热闹非凡，各种开源，PaperAgent进行了概括：端侧、Code、RAG、Agent、Reflection（反思纠正）、MoE，你关注的都在这里了。一、ReflectionLlama-3.1-70B开源ReflectionLlama-3.170B是世界上顶尖的OpenLLM，通过反思微调技术（Reflection-Tuning）训练，能够检测并纠正推理错误，具有

1概述：零一万物-首款开源中英双语大模型公司背景公司名称：零一万物（01.AI）创始人：李开复博士（知名投资人、创新工场董事长兼CEO）产品介绍产品名称：Yi系列大模型Yi-6B：数据参数量为60亿的双语（英文/中文）开源模型Yi-34B：数据参数量为340亿的双语（英文/中文）开源模型，全球多项评测基

将一笔零钱换成5分、2分和1分的硬币，要求每种硬币至少有一枚，有几种不同的换法？输入格式:输入在一行中给出待换的零钱数额x∈(8,100)。输出格式:要求按5分、2分和1分硬币的数量依次从大到小的顺序，输出各种换法。每行输出一种换法，格式为：“fen5:5分硬币数量,fen2:2分硬币数量,

Yi-Coder系列模型专为编码任务而生，提供1.5B和9B两种参数。其中，Yi-Coder-9B的表现优于其他10B参数以下的模型，如CodeQwen1.57B和CodeGeex49B，甚至能够与DeepSeek-Coder33B相媲美，并具有以下特点：▪ 小参数，强性能：尽管Yi-Coder的参数量相对较小，但它在各种任务，包括基础编程、代

1.感知机感知机是一个二分类的线性模型，它通过构造一个超平面，将特征空间中的样本分为两类。感知机的核心思想是找到一个超平面，使得不同类别的样本可以通过该超平面分开，适用于线性可分的数据集。优点：实现简单，易于理解和实现。在处理线性可分数据集时具有良好的表现。缺点

Logisticfunction线性分类器Logisticfunction(sigmoid)极大似然估计Log-likelihoodloss线性分类器Logisticregression是一个线性分类器。如图，1为蓝色，0为红色。这条直线叫做直线边界Logisticfunction(sigmoid)

文章目录Task2-1：《深度学习详解》-3.3&4&5自适应学习率(9页+38分钟)Part01：视频笔记训练技巧：自适应学习率（Adaptivelearningrate）：学习率应该为每一个参数特质化:RootMeanSquare（均方根）：

1、什么是哈希表（散列表）要说哈希表，我们必须先了解一种新的存储方式—散列技术。散列技术是指在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f，使每一个关键字都对应一个存储位置。即：存储位置=f（关键字）。这样，在查找的过程中，只需要通过这个对应关系f找到

回归分析汇总回归分析的作用评估性能线性回归（LinearRegression）多元线性回归的基本假设参数估计方法多重共线性线性回归假设检验多项式回归（PolynomialRegression）岭回归（RidgeRegression）套索回归（LassoRegression）弹性网络回归（ElasticNetRegression）逐步回归（StepwiseReg

transform:属性translate()：平移函数，基于X、Y坐标重新定位元素的位置translateX（tx）表示只设置X轴的位移#yi{transform:translate(50px,30px);}#yi{transform:translateX(100px);//只移动X轴上的方向}#yi{transform:

题目描述在一个二维平面内，给定nnn个整数点(xi

今天分享一篇技术文章，你可能听说过很多大模型的知识，但却从未亲自使用或微调过大模型。今天这篇文章，就手把手带你从零微调一个大模型。大模型微调本身是一件非常复杂且技术难度很高的任务，因此本篇文章仅从零开始，手把手带你走一遍微调大模型的过程，并不会涉及过多技术细节。

 题目描述牛可乐得到了一个长度为n且非严格单调递增的序列 a，然而这个序列被q层魔法封印了，其中第i 层封印的问题包含两个整数xi,yi(xi≤yi)，牛可乐必须正确回答序列中大于等于xi且小于等于yi​的数字个数才能够解开该层封印。牛可乐觉得这个问题太难了，于是他想请

二分分类器模型中用到的损失函数原型。该函数中，预测值p(yi)，是经过sigmod激活函数计算之后的预测值。log(p(yi))，求对数，p(yi)约接近1，值越接近0.后半部分亦然，当期望值yi为0，p(yi)越接近1，则1-p(yi)约接近0.在pytorch中，对应的函数为torch.nn.BCELossWithLogits和torch.nn

src项目下各个模块的依赖的项目Application域Yi.Abp.Application.ContractsYi.Abp.DomainYi.Framework.Bbs.ApplicationYi.Framework.ChatHub.ApplicationYi.Framework.CodeGen.ApplicationYi.Framework.Ddd.ApplicationYi.Framework.Rbac.ApplicationYi.Framework.Sett