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在之前的一个版本中,展现出来一定的思考能力,但是这只是一种表演型的思考能力,为什么?根据实际的观察,我认为是因为规划的部分,这部分实际上是有问题的,将后续的Step限制的太严重了.改进思路其实在上一期已经提过了,那就是怎么思考,思考不是能够在一开始就就能够规划好

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前置知识MOE(MixerOfExpert)moe的主要原理是替换attention层后的MLP层,通过将不同类型的token按照门控单元计算出的概率分配给最大概率处理的专家网络处理,对比单一MLP更适合处理复杂多样化的数据集.主要思想和集成学习感觉很像,而且扩展性(遇到新的目标任务可以新增专家网

（出差了几天）今天我们来讨论下EMSE的工程新建首先打开软件后，点“新建”可以看到下面的新增向导：专案名称：工程项目的名称支持中文，但是个人建议还是英文比较好，可以避免很多莫名的Bug。位置：工程存放的位置，这个无所谓，在哪里都可以，只要你自己能找得到。目标平台：这个很重要，首先

1、古人云：闻道有先后，术业有专攻！每个人的能力范围是有限的，不可能360行，行行都精通！所以搞研究都会选一个细分领域深耕，争取在这个领域做到世界top级别的泰斗！一个团队，内部也都是在各个领域擅长的人组成，比如前端、ui、后端、算法、运维、运营等，大家互相配合，完成既定目标！本人多年前做

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。合集：持续火爆！！！《AIGC面试宝典》已圈粉无

目录概MoE训练ShazeerN.,MirhoseiniA.,MaziarzK.,DavisA.,LeQ.,HintonG.andDeanJ.Outrageouslylargeneuralnetworks:Thesparsely-gatedmixture-of-expertslayer.ICLR,2017.概Mixture-of-Experts(MoE).MoE通过一gatingnetwork选择不同的exp

读读读RILIR链接：https://arxiv.org/pdf/2310.14274.pdf本文主要是对IRL的改进。首先，设计了一个提取关键信息的网络\(\phi(o_t)\)来克服原始IRL中expert数据所在环境和learning环境不一样的问题。接着，再设计了一个网络\(f_\theta(\phi(o_t),\phi(o_{t+1}))\)来预

背景MMoE模型从一定程度上解决了多个目标（任务）在训练过程中的相互耦合的问题，即使用门控概念（gatenetwork）降低了因为share-layer部分带来的“特征耦合”。但其实这是不够的，因为在每一个expert内部，与其他的expert不存在联系，这导致每个expert的表达能力不是“那么强”。因此google提

为了实现大模型的高效训练和推理，混合专家模型MoE便横空出世。大模型发展即将进入下一阶段但目前仍面临众多难题。为满足与日俱增的实际需求，大模型参数会越来越大，数据集类型越来越多，从而导致训练难度大增，同时也提高了推理成本。为了实现大模型的高效训练和推理，混合专家模型MoE便

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这是一篇原发布于2020-02-2115:06:00得益小站的文章，备份在此处。iPad自诞生以来似乎一直处于一种“鸡肋”的状态，而最近手机大屏化的趋势，使得iPad的生存空间又进一步缩小了。有多少人抱着获取一部生产力工具的想法购买了iPad，却又以“买后爱奇艺”的结局告终。是iPad真的鸡肋吗？我

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最近一直在看虚拟人像. 最关键的论文就是wav2lip.目前项目中也是用的这个.一个视频加一个语音,就可以生成用视频里面的头,加语音的新视频.现在看这篇论文SeeingWhatYouSaid:TalkingFaceGenerationGuidedbyaLipReadingExpert.主要是搜了没有相关论文,所以就自己

做完中译英后，如果有英美母语人士帮忙过一遍，提提改进建议，译文质量会提高不少。ChatGPT作为一个大语言模型，正好可以干这个活儿。请ChatGPT干活儿有诀窍，那就是提示语（prompt）。正确的提示语可以达到事半功倍的效果。然而，这不是一蹴而就的，需要慢慢摸索，多多尝试。英文论文润色可以尝试

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  第一章C:穿越时空的迷雾  1p22~24 ANSIC有此问题。“安静”的类型转换原则：当执行算术运算时，操作数的类型如果不同，就会发生转换。数据类型一般朝着浮点精度更高，长度更长的方向转换，整形术如果转换为singed不会丢失信息，就转换为signed，否则转换为unsign

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