OpenAI近期发布的O1模型无疑在AI领域掀起了一股新的浪潮。不同于以往专注于预训练规模的竞赛，O1模型似乎预示着一个新时代的到来：推理为王。这背后的核心理念，正是近年来逐渐受到重视的InferenceScalingLaws(推理扩展定律)。传统的预训练扩展定律告诉我们，模型性能随着

https://lalrpop.github.io/lalrpop/tutorial/003_type_inference.htmlOK,nowthatweunderstandthecalculator1example,let'slookatsomeoftheshorthandsthatLALRPOPofferstomakeitmoreconcise.Thiscodeisfoundinthecalculator2demo.GPT

代码实现地址：https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning/src/branch/master/softlearning/misc/kernel.pyfromdistutils.versionimportLooseVersionimportnumpyasnpimporttensorflowastfdefadaptive_isotropic_gaussian_kernel(xs,ys,h_min

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厘米(cm)到像素(px)的转换取决于DPI（每英寸点数）或PPI（每英寸像素数）。没有固定的转换率，因为像素不是绝对的物理单位。在网页显示中，通常假设DPI为96。然而，这只是一个约定，实际的DPI取决于用户的屏幕和操作系统设置。对于打印，DPI通常更高，例如300DPI或600DPI，以确保

最近看到一个挺有意思的面试问题，面试官问应聘者：“你前面那位面试者是清华毕业的，为什么我要录取你而不是他？”这种问题听着有点挑衅意味，面试者也差点失控了。不过，我觉得这其实是个考察应聘者情绪管理和临场反应能力的好问题。要说面对这种问题，保持冷静、理智地回应，真的是挺重

本文是LLM系列文章，针对《ExplicitInductiveInferenceusingLargeLanguageModels》的翻译。使用大型语言模型进行显式归纳推理摘要1引言2相关工作3显示归纳推理4实验设置5结果和讨论6结论局限性摘要据报道，大型语言模型(LLM)在推理任务上存在不

检索增强生成(RAG，即RetrievalAugmentedGeneration)是企业级生成式AI（GenAI）应用的热门案例之一。多数RAG教程演示了如何利用OpenAIAPI结合Embedding模型和大语言模型（LLM）来进行推理（Inference）。然而，在开发过程中，如果能使用开源工具，就可以免去访问自己数据的费用，同时也能加

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文章目录一、关于llama-agentic-system二、LLama代理系统安装和设置指南1、创建Conda环境2、运行FP83、作为包安装4、测试安装5、下载检查点（或使用现有模型）6、配置推理服务器配置7、运行推理服务器8、配置代理系统9、为工具添加API密钥10、启动应用程序并与服务器交互11

LMDeployhttps://lmdeploy.readthedocs.io/en/latest/index.htmlLMDeployhasthefollowingcorefeatures:EfficientInference:LMDeploydeliversupto1.8xhigherrequestthroughputthanvLLM,byintroducingkeyfeatureslikepersistentbatch(a.k.a.cont

​引子前阵子写了一篇Open-Sora1.0环境搭建&推理测试（Open-Sora1.0环境搭建&推理测试_自己搭建sora服务-CSDN博客，感兴趣的童鞋，请移步）。Open-Sora1.1发布的时候，撇了一眼新闻。后面一转头，忘记这个事情了。无意间翻到其开源网站上，发现2024.6.17发布1.2版本了，那还是过来看看有什么长足

 本文主要介绍变分自编码器(VariationalAuto-Encoder,VAE)及其推导过程，但变分自编码器涉及一些概率统计的基础知识，因此为了更好地理解变分自编码器，首先介绍变分推断(VariationalInference)与期望最大化(Expectation-Maximization,EM)算法，进而介绍变分自编码器，并给出另一种理

第一章动机：为什么你可能关心1.1辛普森悖论考虑一个纯粹假设的未来，有一种被称为COVID-27的新疾病在人类中流行。在这个纯粹假设的未来，有两种治疗方法已经被开发出来：治疗A和治疗B。治疗B比治疗A更稀缺，因此目前接受治疗A和治疗B的比例大致为73%/27%。在一个只关心最大限度

成员推理攻击是一种面向AI模型的数据隐私窃取，攻击者以判断==数据是否来源于AI模型的训练集==为目标，本质上是对未知来源的数据进行==二分类==，给出成员数据或者非成员数据的判定。攻击者训练一个二分类器，该分类器将==目标分类器==预测的数据样本的置信度分数向量作为输入，预测该

我们使用以下六个分类标准：动机：隐私问题：许多研究背后的主要动机是对机器学习模型相关的隐私风险日益增长的担忧。例如，Shokri等人(2017)和Carlini等人(2022)专注于开发和改进成员推理攻击，以评估模型对隐私泄露的脆弱性。模型理解：一些研究深入了解机器学习模型的固有属性。Y

upliftTree和causaltree一样，uplifttree[8]作为一种以分类任务为主的，同样是将因果效应apply到节点分割的标准中。区别是：causaltree：1）使用honest的方法；2)从effect的偏差和方差的角度切入指导树的构建，把分类问题转化为回归问题去做。3）逻辑上只支持两个treatment而uplifttree

广义随机森林了解causalforest之前，需要先了解其forest实现的载体：GENERALIZEDRANDOMFORESTS[6]（GRF)其是随机森林的一种推广，经典的随机森林只能去估计labelY，不能用于估计复杂的目标，比如causaleffect，CausalTree、CauaslForest的同一个作者对其进行了改良。先定义一下矩估计

参考paddleseg官网【PaddleSeg实践范例】PP-HumanSegV2SOTA人像分割方案github的readme: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/2.9/README_CN.md零、准备工作0.安装Anacondaubantu下安装Anaconda、pycharm1.用conda创建虚拟环境#1.查询conda环

Tree-BasedAlgorithmsTree-based这类方法，和之前meta-learning类的方法最明显的区别是:这类方法把causaleffect的计算显示的加入了到了树模型节点分裂的标准中从response时代过渡到了effect时代。大量的这类算法基本围绕着树节点分裂方式做文章，普遍采用的是兼容性比较高

https://www.dandelioncloud.cn/article/details/1601780566695559170目录结构本教程实验环境为GoogleColab，文件目录结构如下ALL└──tacotron2├──audio_processing.py├──checkpoint_269000├──data_utils.py├──demo.wav├──distributed.py