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Tailored Visions:利用个性化提示重写增强文本到图像生成

当前,我们正在通过自监督学习的方式来训练越来越强大的基础模型。这些大型预训练模型(LPM)充当高效的压缩器,压缩大量互联网数据。这种压缩使得我们可以通过自然语言描述方便地提取这些模型中编码的知识。尽管还处于起步阶段,但这种方法显示出超越传统搜索引擎的潜力,成为知识和信息获取的优质来源。与改进搜索引擎的查询类似,提供给LPM的提示(Prompt)也必须精心设计。然而,与传统搜索引擎相比,提示的复杂性、模型响应的不可预测性带来了独特的挑战。为了理解LPM如何对各种提示做出反应,一些研究检验了重写提示以提高特异性的可行性。然而,在无法访问用户个人数据和行为的情况下,定制提示以准确满足用户的需求仍然具有挑战性。

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第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-533 素数环

这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍,让大家方便去搜索,所有题目都会有几种语言的写法,帮助大家提供一个思路,当然,思路只是思路,千万别只看着答案就认为会了啊,这个方法基本上很难让你成长,成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路,并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练,如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢,这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来,所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式,说着听绕口,但是就是靠量来堆叠思维方式,刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始,稍微对数据结构有一定的理解,暴力、二分法等等,一步步的成长,数据结构很多,一般也就几种啊,线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表,当然栈,队列还有串都是属于线性表的,这个我就不在这里一一细分了,相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的,例如三分枚举、离散化,图,复杂数据结构还有统计都是不考的,我们找简单题刷个一两百,然后再进行中等题目的训练,当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠,慢慢的就会掌握各种规律,有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了,再次说明,刷题一定要循序渐进,千万别想着直接就能解决难题,那只是对自己进行劝退处理。加油,平常心,一步步前进。

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