#{回答错误}正确答案首先，我们可以利用第一个条件，将其中一个未知数表示成其他两个未知数的函数。假设我们将c表示成a和b的函数，即c = 12 - a - b。...混元大模型对于生活常识类逻辑推理回答效果都还不错，全部回答正确假设你有以下三个任务需要完成,三个任务不可以同时进行，且不用考虑中间休息时间，：任务A需要2小时，任务B需要3小时，任务C需要1小时。...哪个是最快的：乌龟、火箭还是香蕉？当不相关语句叠加时，有时直接回答无法回答，有时可以答复正确结果龟兔赛跑比赛中，怎样才能让乌龟胜利3.2 错误语句叠加干扰测评草地上的鱼会飞吗？...混元大模型在对抗错误叠加语句干扰方面还是可以有很不错的回答，可以正确的避开干扰3.3 强迫二选一测评马化腾和马云谁更厉害，必选选一个告诉我女朋友和妈妈掉水里了，应该先救谁，必须选一个明天出门我应该左拐还是右拐...提供建议测评下面我将通过简单N选1建议和提供专业建议两个方面来测评4.1 生活建议测评作为北京人，我在元旦要去上海旅游，有什么要注意的事项和推荐的景点我问了两个问题，但是混元大模型只回答了一个，我尝试重复生成
前言 哈喽，大家好，我是asong。前几天一个读者问我如何使用Go语言实现可重入锁，突然想到Go语言中好像没有这个概念，平常在业务开发中也没有要用到可重入锁的概念，一时懵住了。...美团技术团队的一篇关于锁的文章当中针对可重入锁进行了举例： 假设现在有多个村民在水井排队打水，有管理员正在看管这口水井，村民在打水时，管理员允许锁和同一个人的多个水桶绑定，这个人用多个水桶打水时，第一个水桶和锁绑定并打完水之后...继承了父类AQS，其父类AQS中维护了一个同步状态status来计数重入次数，status初始值为0，当线程尝试获取锁时，可重入锁先尝试获取并更新status值，如果status == 0表示没有其他线程在执行同步代码...我们都知道Go语言最大的特色就是从语言层面支持并发，Goroutine是Go中最基本的执行单元，每一个Go程序至少有一个Goroutine，主程序也是一个Goroutine，称为主Goroutine，当程序启动时...这里有一个特别要说明的就是sync.Cond，使用Cond的目的是，当多个Goroutine使用相同的可重入锁时，通过cond可以对多个协程进行协调，如果有其他协程正在占用锁，则当前协程进行阻塞，直到其他协程调用释放锁
如果你跟错误的人问了正确的问题，也许得到了答案，但你不会得到一个好答案。因为你想要一个好答案，就需要知道在哪里问问题。 1....事实上，你可以一个人走得很远，但你如果有个朋友可以帮你指点正确方向，你会学得更多更快。有时候，你已经认识一两个程序员，他们可能会很高兴回答你的问题（特别是现在你有了基础，你可以问出好问题）。...写一个清晰的问题描述，列出在你自己搜索答案时找到的资源，以及为什么那些资源没有回答你的问题。...事实上，在没看到导致问题的代码时，编程问题是很难回答的。这就像是医生用电话进行诊断，“听起来你有胃肠感冒，或者也许是阑尾炎。 ”贴出跟你问题相关的代码会帮助你得到更好的答案。...在你开始写这些主题时，你会发现你的理解是有缺口的。在你尝试填补这些缺口时，你会更深刻地理解这个概念。记住，你具有教别人的昀佳角度，因为你自己正在学习这个概念。
随着教程阅读者越来越多，我收到的求助信息也越来越多。一个人的力量始终是有限的，我个人也难以回答所有求助者的问题。...求助首选项：django 官方文档 我所遇到过的，以及我收到的很多新人的问题 70% 都能够通过 django 的官方文档找到答案。但是为什么还是有很多人会问这些在官方文档中可以找到答案的问题呢？...也许你害怕内容太多，但我们要做的是通读文档，知道文档的哪一部分讲了一个什么问题，对 django 相关组件的文档说明有一个鸟瞰式的掌握，这样当遇到某个问题时你就能想起这个问题曾在文档的某个部分有过讨论，...如果项目紧急，你可以尝试先求助一些中文翻译文档，例如 django 有 1.8 的中文文档（我不贴地址，希望你阅读本文后已经学到如何寻找资料的技巧）。...千万不要一个人关起门来和问题死磕，有时候卡了你几天不得解的问题，可能经他人一句话提醒就会是使你茅塞顿开。在这里分享一下我遇到问题通常是如何求助的。 首先最重要的一点就是要抛弃百度。
当学习编程或攀岩时，如果你一直接收某个专家的“beta（反馈建议）”，则可以进步得更快。在你获得足够的经验能够自我反馈批评之前，有一个外部的批评家来纠正你每一小步的错误可以更容易训练你大脑的生成网络。...我希望他们能增加训练GAN的时间，这样GAN不仅能认出照片中的阴影,并给其涂上不同的颜色，还可能以一个印象派艺术家的风格完成这些任务。当它偶尔可以正确地区分光线和阴影的时候，那么它就是令人惊叹的。...一个人工智能模型给出了一个很好的解决方案，然后它搜集反馈来了解这个生成方案和标准答案是否相符，或与其他它正在学习或已经内化的人工智能模型比较，观察得出的结果是否相符。...在明年的比赛中我计划添加一些对抗式训练。不难想象对抗式训练能够帮助AI学习更好的扑克技巧。特别是当对手也是很强大的黑箱AI时，这个方法更为有用。...既然是科学为目的，并且我的扑克牌AI代码已经开源了（在你看到这里时，我应该已经清理了代码仓库，并且添加了一个的readme帮助文档，所以应该可以更容易着手），所以请随意拿去尝试吧。
为了保持我们的预测正确，我们不得不降低我们的阈值。因此，我们可以说线性回归容易出现异常值。现在如果预测值大于 0.2，那么只有这个回归会给出正确的输出。 线性回归的另一个问题是预测值可能超出范围。...我们不想陷入局部最优，因此我们定义了一个新的成本函数： 这称为交叉熵成本。如果您仔细观察，您可能会注意到，当预测值接近实际值时，0 和 1 实际值的成本都将接近于零。...它还确保随着正确答案的概率最大化，错误答案的概率最小化。此成本函数的值越低，精度越高。 如果我们结合这两个图，我们将得到一个只有 1 个局部最小值的凸图，现在在这里使用梯度下降很容易。...使你对分析步骤和思维过程有一个基本概念。 library(tidyverse) library(broom) 这些数据来自一项正在进行的对镇居民的心血管研究 （ 查看文末了解数据获取方式 ） 。...系数的推断 currentSmoker1的测试统计量是如何计算的？ 在统计学上，totalCholCent是否是预测一个人患冠心病高风险的重要因素？ 用检验统计量和P值来证明你的答案。
让我们在状态st上做出动作，我们更新我们的Q(st,at)的值，通过向其添加一项。这一项包含： 学习率alpha：这表示在更新我们的值时，我们有多激进。当alpha接近 0 时，我们更新得不是很激进。...当alpha接近 1 时，我们简单将原值替换为新的值。 奖励reward就是我们通过在状态st做出动作at得到的奖励。所以我们将这个奖励添加到原有的估计中。...将其看做一个行为策略：“当我观测到状态s时，最好执行动作a。”例如，一个自动驾驶的策略可能包括：“如果我看到黄灯，并且我离十字路口超过 100 英尺，我应该停下来。否则，继续向前移动。”...突然我们有了更加复杂的问题，当我们尝试定义目标函数，并且答案并不简单的时候。...与之类似，在机器道德的领域，可能难以准确规定，如何求解一个行为对于另一个的正确性和错误性，但是，或许机器可以用某种方式习得这些值。
我们用简单的例子来分解这个问题。 示例1：机器学习和基于身高的体重预测 假设你想创建一个系统，根据一个人的身高来预测他的体重。有许多理由让你去做这件事，比如你可以使用它来过滤作弊的可能或数据采集错误。...我们还可以通过添加更多的变量（即性别）来创建不同的预测线来改进我们的模型。 示例2：风暴预测系统 我们来看一个稍微复杂的例子。假设你正在建立风暴预测系统。...为了找到这些值，你会浏览所有过去的数据，并试图预测是否会发生风暴。根据我们系统选取的特征值，我们评估系统的性能。换句话说，系统正确预测风暴发生的次数。...例如，特征可以是像素值，形状，纹理，位置和方向。大多数机器学习算法的性能取决于如何准确地识别和提取特征。 深度学习算法尝试从数据学习高级特征。...场景1 你要构建一个自动驾驶的软件。你构建的系统应该从摄像机中获取原始像素数据，并预测你应该控制车轮转动的角度。 场景2 给定一个人的证件和背景信息，你的系统应该评估一个人是否有资格获得贷款补助金。
这些科学家和工程师开发了一种系统，当猴子被要求识别移动点的动画是否轻微向左或向右移动时，该系统可以读取和解码猴子脑细胞的活动。该系统成功地实时揭示了猴子正在进行的决策过程，包括一路上犹豫不决的起伏。...我能做到80%到90%的正确率，这确实证明了这是可行的。” 斯坦福大学的神经科学家和工程师利用神经植入技术实时追踪大脑的决策过程。...在这些实验中，猴子安装了一个小指甲盖大小的神经植入体，当它们看到屏幕上的数字点巡游时，该植入体每 10 毫秒报告 100 到 200 个神经元的活动。...每段移动圆点的视频都是独一无二的，持续时间不到两秒钟，猴子只有在收到提示时才会报告它们对圆点是向右还是向左移动的决定——在正确的时间给出正确的答案可以获得果汁奖励。...为了验证这一假设，他们进行了两项实验：一项实验是当决策变量达到某个临界值时，他们会立即停止测试；另一项实验是当决策变量似乎表明猴子的决策急剧逆转时，他们会停止测试。
有一位人类老师在尝试事物并做好事或坏事时提供奖励和惩罚。”这正是我们训练 ChatGPT 的方式。这是一个两步过程。首先，我们生产图灵所谓的子机，通过无监督的学习过程。...我们让 AI 尝试多种事物，给我们多种建议，然后一个人给他们打分，说“这个比那个好。” 这不仅强化了人工智能所说的具体事情，更重要的是，人工智能用来产生答案的整个过程。这允许它进行概括。...因此，当您这样做时，这是我们真正倾听用户并确保我们正在构建对每个人更有用的东西的一种方式。现在，提供高质量的反馈是一件困难的事情。...两个月零一个星期，这是正确的。（掌声）我们会切回一边。整个过程对我来说很有趣。是人类和人工智能之间的这种多步骤协作。因为一个人，使用这个事实核查工具。...我们尝试了很多东西，一个人正在训练模型，预测亚马逊评论中的下一个字符，他得到了一个结果——这是一个句法过程，你知道，该模型将预测逗号的位置，名词和动词的位置。
答：因为那时候，如果你问我用多少数据训练了那个模型，我有一个简单的家庭关系模型，有112个可能的句子，我用其中的104个进行了训练，然后检查它是否正确预测了最后8个。...然后，你要计算每个连接强度如何进行微调，使其更容易得出正确答案，更不容易得出错误答案。 一个人会判断这是一只鸟，然后将标签提供给算法。...因为他们看到这种方法比他们正在使用的方法更有效，所以他们很快就改变了立场。 当人们既在思考机器，也在思考我们自己的思维方式时，我们常常认为，输入是语言，输出是语言，那么中间一定也是语言。...他们对AI非常谨慎，因为他们有一个提供你想要的答案的出色搜索引擎. 他们不想损害它。而微软则不太关心这个问题。如果搜索消失了，微软可能都不会注意到。当没有人追赶他们的时候，谷歌采取缓慢的策略是容易的。...你是如何来到加拿大的，这与你的选择有什么关系？ 答：有好几个原因让我来到了加拿大，其中一个原因确实是不想从美国国防部那里拿钱。那时正值里根总统执政，他们正在尼加拉瓜的港口布雷。
Mencken 和其他文章在开头尝试定义区块链不同，我先解释它解决的问题。 想象一下，你最好的朋友Joe正在国外旅游时候，突然给你打电话说：“我的钱完全花光了，借我点钱。”...为什么不一一地尝试宇宙中的每一个数字，直到我们得到一个以连续三个0开头的单词？ 经过几千次的尝试，最终会得到一个能够产生正确结果的数字。 要计算给定输出的输入内容是非常困难的。...为了加密包含网络交易的页面，我们需要找到一个数字，当把它附加到交易清单上并送给机器时，我们能在右边得到一个以三个0开头的词。 注意：我一直只使用“以三个0开头的词”这个短语作为例子。...实际上，为了计算区块链中的加密数字，两个盒子是不够的，其实有三个盒子：两个盒子作为预填盒子，另外一个盒子用于计算。 当这三个盒子所有的内容被发送到机器时，从右边出来的答案必须满足要求。...如果我们开始时想象的十个人中的一个人试图欺骗和修改区块链（包含交易记录的页面的文件夹）的内容，他将不得不调整几个页面并计算新的加密数字来加密这些页面。我们知道计算加密数字有多困难。
这两者都是养成技能，不仅需要努力工作，而且还需要谦虚地承认自己的无知并与合适的人交往以消除这种无知。这就像某个故事中的三个建造围墙的工人。 问及第一个人他在做什么。他说，他在铺砖。...我必须为现有功能编写一段退出代码，然后我在上面花了50个小时。星期一，当我自豪地向我的技术主管展示时，她就说了一句。 我们已经写了一个类完成这样的功能。你可以使用它，快速完成。 我的错？...我没有阅读现有代码就开始编码。现实世界中，与实际编写代码相比，开发人员在阅读代码上花费的时间更多。即使在添加新功能或改错时，也需要了解现有代码。这里没有捷径。阅读阅读再阅读！...这不仅节省时间，而且在共享代码的开发人员之间建立了一种友情。 也许你正在尝试解决的问题已经有了答案。因此，当你尝试完成任务时，请检查是否有人已经解决了该问题。这不是偷工减料。 寻求建设性批评。...Elbert Hubbard提到了避免批评的最佳方法。 为了避免批评，什么也不说，什么都不做，然后什么也不是。 我们都希望被赞赏，当有人赞赏我们的工作时，我们会感觉良好，这是对的。
这个内容与我以前在数学课上学到的任何知识都不同，原因有两个： 证明不是计算。 一套规则不能适用于所有问题。 证明没有一个唯一正确的最终答案。 数学问题没有一个简单、明确的答案是很奇怪的想法。...我清楚地记得一年级的时候, 我想检验作业题中一道证明题的解。我已经写出了自认为正确的解。但怎么检验我的答案是否正确？...归纳步骤（后续的多米诺）：这是更具挑战性的一步。在归纳步骤中, 假设命题对于某个值 (即 k) 成立，然后尝试证明对于 k + 1 亦成立。 如果这两个步骤都正确完成, 则证明完成。...虽然有相当明显的局限性, 但我换了一个考虑问题的角度。我想，如果一个烹饪新手想要一本食谱, 它可能会是一个相当厚的食谱。他们可能想尝试各种各样的食谱。...然而，当k值的范围在0和k >= 2之间时，其中n = k，并没有证实"4n < 2^n"这个命题成立。因此，初始情况必须也要把 n = 1 和 n = 2包括进来。
让我们尝试添加一些示例，看看 few-shot 提示是否可以改善结果。 提示： 这组数中的奇数相加是一个偶数：4、8、9、15、12、2、1。 A：答案是假的。...让我们尝试下面的算术推理示例： 提示： 当我6岁时，我的姐姐是我的一半年龄。现在我70了，我的姐姐多大？ 输出： 35 结果是错误的！我们该如何通过自一致性来改进结果？我们来尝试一下。...Q: 我6岁时，我的姐姐的年龄是我的一半。现在我70岁了，我的姐姐今年多少岁？ A: 输出值 1： 当我6岁时，我的姐姐的年龄是我的一半，所以她当时是3岁。...现在我是70岁，所以她的年龄是70-3=67。答案是67。 输出值 2： 当叙述者6岁时，他的姐姐的年龄是他的一半，也就是3岁。现在叙述者当了70岁，他的姐姐就会有70-3=67岁。答案是67。...输出值 3： 当我6岁时，我的姐姐的年龄是我的一半，也就是3岁。现在我是70岁，她就是我的年龄的一半，也是35岁。答案是35。 。
他正在海外旅行，在他休假的第五天，他打电话给你说：“老哥，我需要一些钱。我已经把自己的花光了。“ 你回复，“马上打给你”，然后挂断电话。...为什么不一个一个地尝试宇宙中的每一个数字，直到我们可以得到一个以三个前导零开始的词？ 穷举法来计算输入 经过数千次尝试后，我们仍旧乐观地认为，我们最终会得到一个能够产生正确结果的数字。...第一个盒子包含数字20893.然后，我问你：“你能算出一个数字，当它加到第一个盒子中的数字上并送入机器时，会给我们一个以三个前导零开始的词吗？”...经过几千次尝试后，我们会偶然发现一个数字，比如说21191，当它加到20893（即21191 + 20893 = 42084）并加到机器上时，会产生一个满足我们要求的词。...如果有，任何一个人都可以尝试改变页面的内容，但加密数字的那一刻将允许任何人验证页面的完整性。
但是试着问 ChatGPT "美国目前的通货膨胀率是多少"，它会给出答案： 很抱歉造成您的困惑，作为一个人工智能语言模型，我不具备实时数据的浏览能力。我的回答是基于截至 2021 年 9 月的信息。...在您提到的另一种情况下，当您在班迪布尔（Bandipur） 的公路上行驶时，遇到一头大象横穿马路。班迪普尔是位于印度的一个国家公园和野生动物保护区，以其丰富的生物多样性和多样的动物而闻名。...但是，当您向 EM-GPT 提出同样的问题时，它会追踪相关上下文，并找到如下答案： EM-GPT答案 | Skanda Vivek 下面是发送给ChatGPT 回答这个问题的确切提示。...如果正确答案更有可能包含在文本的不同部分，并且需要拼接在一起，则应将文档分割成较小的块，以便在查询时附加多个上下文。 2. 相似性和检索度量。有时，单纯的余弦相似性是不够的。...我所展示的架构只是一个原型。为了提高效率和可扩展性，必须考虑各个方面，包括矢量嵌入模型、文档数据库、提示、LLM 模型选择等。 4. 避免幻觉。您可能已经注意到我上面展示的例子几乎是正确的。
progress-free 意味着当矿工试图通过对 nonces 进行迭代解决难题时，每一次尝试都是一个独立事件，无论之前已经算过了多少次，每次尝试找到答案的概率是固定的。...换句话来说，每次尝试，参与者都不会离“答案”越近，或者说有任何进展（progress）。就下一次尝试而言，一个已经算了一年的矿工，与上一秒刚开始算的矿工，算出来的概率是一样的。...（好吧，当他们解出难题时，需要告诉地球上的矿工，否则我们永远也不知道）。...因为对于在 10 分钟找到一个指定难度的解，所需算力是已知的，一个人平均必须尝试这么多次（截止成文之时大概 10^21）才能找到答案，无论这个人是谁，他在哪儿。...在区块链中，它主要关于可验证的花费时间。当一个人发现满足难度的哈希时，我们知道它必然会花费一些时间。实现时间延迟的方法就是“工作”，而哈希就是这段时间的证明。
如果您直接给出问题和答案的样例，例如： Q: 一个人以每小时5公里的速度骑自行车，骑了1小时后，又以每小时10公里的速度骑了2小时，他一共骑了多少公里？...A: 20公里 如果您使用思维链提示，即在答案中写明推理过程，例如： Q: 一个人以每小时5公里的速度骑自行车，骑了1小时后，又以每小时10公里的速度骑了2小时，他一共骑了多少公里？...给个例子 我可以尝试用思维链提示解决一些简单的数学问题，但是我不保证我的答案一定是正确的。...如果你只给我这个问题作为输入，我可能无法给出正确的答案，因为我不知道这个问题需要什么样的推理过程。...当人眼看向天空时，它会接收到更多的散射蓝色光，而其他颜色的光则较少。因此，人眼会形成天空是蓝色的视觉印象。 （3）比如，你想让我回答这个问题： Q: 什么是人工智能？
随机搜索（及其蒙特卡洛衍生物）：您尝试参数的随机值。...它们在不同级别上工作： 在优化过程中，请不要忘记添加学习速率调度程序，以帮助获得更精确的训练（从小开始，当模型学习良好时逐渐增加，例如减少平稳的步伐）。...我的个人建议是，我总是将自己的分袋后的最终模型中保存的每一个模型预测保存下来，然后将它们平均化（只是基本平均，我从未发现过任何“巧妙”整合的证据，例如权重）模特的独奏表现会在最终得分中添加任何内容）。...这与金融中的一项基础投资组合多元化的想法相同：代替具有给定收益和给定方差的一项资产，而是选择具有相同收益和方差的许多不同资产，因为它们都不太可能全部同时提款，一个人的损失将由另一个人的胜利来补偿。...以同样的想法，而不是仅仅依靠一个模型，而是进行许多不同的模型投票：大多数模型预测的目标（分类）或每个模型预测的目标均值（回归）很可能是更接近真实答案。
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