首先，必须澄清一个关于机器学习的最大错误观念： 机器学习≠算法 机器学习是与算法无关的，机器学习是解决问题的综合方法，也可以说机器学习=寻找一种函数。...在实践中，它通常用作预测建模的高级形式，每个观察必须用“正确答案”标记，只有这样你才能建立一个预测模型，因为你必须在训练时告诉算法什么是“正确的”（因此，“监督”它）。...在实践中，它通常用作自动数据分析或自动信号提取的一种形式，例如：机器阅读：机器在大量的文档中学会词语的意思。未标记的数据没有预先确定的“正确答案”。允许算法直接从数据中学习模式（没有“监督”）。.../ 03 / 过拟合 无论在机器学习还是深度学习建模当中都可能会遇到两种最常见结果，一种叫过拟合（over-fitting ）另外一种叫欠拟合（under-fitting）。 ?...假规律： 样本量较少时，学习器却很复杂时，学习器会过度解读学到很多假的但是在这少数几个样本拥有的规律。 写在最后： 今天的文章只是对机器学习做一个简单的介绍，大家有什么不懂的问题欢迎留言交流。
从而导致出现错误答案。...首先，假设推理问题中的所有条件对于得出结论都是必要的，给定结论和其他条件后，可推导出其余条件。...2.2 条件和结论的重写 对输入的 X 进一步细分为 其中每个 f 是一个条件，q 是一个问题。...图 9：不同验证方式的提示对比 与其它方法相比，条件掩码的自我验证性能更优 有另一种方法可以验证模型答案的正确性：真-假项目验证，这以方法是模型对所有条件进行二分判断，如图 12 所示，不覆盖任何条件。...所以方法的有效性会受到 LLM 产生的候选结论中正确答案的存在的限制，因此取决于模型正确前向推理的能力。 此外，该方法涉及生成多个候选 CoT 和结论，这对于 LLM 来说也存在计算资源的消耗。
从直觉上看，语言模型上在训练中肯定是见过正确答案的，只不过在推理过程中丢失了事实信息。...数据集中总共包含817个问题，横跨38个类别（例如，逻辑错误、阴谋和常见的混淆点），每个问题平均有3.2个真实的答案，4.1个虚假的答案，以及一个由可信的在线来源支持的金标准答案；然后将TruthfulQA...识别网络内部表征的一个常用工具是探测（probe），即在网络激活上训练一个分类器作为探测器以区分特定类型的输入或输出。 在事实性检测上，探测器主要检查可以区分真、假答案的注意力头输出值。...实验结果展现了跨注意力头的专用模式，对于每层的多个头，线性探测可以达到基线模型的准确性，不过还是显示出强大性能的潜力，比如准确率最高的是由第14层的第18个头实现的，验证准确性为83.3% 此外，还可以看到各层之间的差异...研究人员在TruthfulQA上训练CCS，对每个问题抽取一个真实的和一个错误的答案，由于CCS不接受有标签的输入，所以发现的方向有同等的机会成为真实和虚假的方向，然后使用标签来识别真实的方向以进行干预
如果你已经通过了招聘人员的电话面试，那么下面正是该展现你代码能力的时候了。无论是练习，作业，还是现场白板面试，这都是你证明自己的代码技巧的时刻。...对于不是很琐碎的错误，它几乎总是比使用print()更快，并且鉴于调试是编写软件的重要部分，它表明你知道如何使用可以在工作中快速开发的工具。...你的代码会返回正确的答案，但随后您的面试官会开始增加您需要总和的完美正方形的数量。 起初，你的功能不断弹出正确的答案，但很快就开始放慢速度，直到最后这个过程似乎永远持续下去。...‘A’>‘a’是真是假？ 这是假的，因为A的ASCII代码是65，但a是97，65不大于97。为什么答案很重要？...itertools.permutations()构建所有排列的列表，这意味着它是输入值的每个可能分组的列表，其长度与count参数匹配。
作者：wLsq 本文转自公众号 Python数据科学 如果你已经通过了招聘人员的电话面试，那么下面正是该展现你代码能力的时候了。无论是练习，作业，还是现场白板面试，这都是你证明自己的代码技巧的时刻。...对于不是很琐碎的错误，它几乎总是比使用print()更快，并且鉴于调试是编写软件的重要部分，它表明你知道如何使用可以在工作中快速开发的工具。...你的代码会返回正确的答案，但随后您的面试官会开始增加您需要总和的完美正方形的数量。 起初，你的功能不断弹出正确的答案，但很快就开始放慢速度，直到最后这个过程似乎永远持续下去。...‘A’>‘a’是真是假？ 这是假的，因为A的ASCII代码是65，但a是97，65不大于97。为什么答案很重要？...itertools.permutations()构建所有排列的列表，这意味着它是输入值的每个可能分组的列表，其长度与count参数匹配。
无论是练习，作业，还是现场白板面试，这都是你证明自己的代码技巧的时刻。 我们知道面试官常常会出一些题让你来解决，作为一名程序员，除了需要具备解决问题的思路以外，代码的质量和简洁性也很关键。...对于不是很琐碎的错误，它几乎总是比使用print()更快，并且鉴于调试是编写软件的重要部分，它表明你知道如何使用可以在工作中快速开发的工具。...你的代码会返回正确的答案，但随后您的面试官会开始增加您需要总和的完美正方形的数量。 起初，你的功能不断弹出正确的答案，但很快就开始放慢速度，直到最后这个过程似乎永远持续下去。...‘A’>‘a’是真是假？ 这是假的，因为A的ASCII代码是65，但a是97，65不大于97。为什么答案很重要？...itertools.permutations()构建所有排列的列表，这意味着它是输入值的每个可能分组的列表，其长度与count参数匹配。
归根结底，还是在于LLM没有办法进行独立的验证，必须依赖外部的验证器给出的「正确答案」，才能有效地进行「自我纠正」。...研究人员构建了自己的数据集，使用GrinPy2来处理常见的图操作。每个图都是使用Erdos-Rényi方法（ ˝p = 0.4）构造的。...对于接下来的实验，研究人员生成了100个实例，每个实例平均有24条边，分布在从10到17的节点数范围内——这一分布是因为经验显示，它是一个表现足够多变的范围。...无论是规划，还是简单的算术或逻辑，当前最先进的大模型GPT-4也无法完全胜任。 许多研究人员对其进行了许多的探索和改进，其中就包括让LLM学会自我迭代、自我验证等策略来提升性能。...验证器LLM的二元分类准确率仅为61%，存在大量的假阳性（将错误规划判断为正确）。 另外，根据反馈的详细程度对比，发现其对规划生成性能影响不大。
实话说，选择题的难度还不小，有一题老梁还是请教了大佬才搞清楚答案。 第一题 在一个空闲的多核环境下，以下c++代码运行时间为？...想要把这题答对还是挺难的，需要对C++有比较深入的理解。 第二题 C++中，下面哪个容器不提供resize()操作： 这题比较简单，除了array之外，其他的都是容器。...所以答案选D，即使不知道ABC，通过原理分析也可以得出答案。因为对于过拟合的模型来说，增加新特征并不能避免模型对于老特征的过度刻画。...那么TP表示预测正确的正样本，TN表示预测正确的负样本，FP表示预测错误的正样本，FN表示预测错误的负样本。 那么， ， 。...所以答案是B。 小结 可以看到，虽然只是选择题，但难度还是可以的，要想都做对并不容易。 其实仔细分析下来会发现，这些题目之所以困难，并不是技术有多么高深，而是对于细节考察得很深入。
每张图片上方都会显示正确的标签（本应写入的数字）。请注意，某些“正确的”类标签是存疑的：例如，请参阅左侧的第二个图像：那是7还是4？ 注意 MNIST是什么？...分类任务的其他例子包括：识别假Twitter账户（输入包括关注者列表，以及他们开始关注账户的速度，类是假的或真实的账户）和手写数字识别（输入是图像，类是0，…，9）。 ?...这当然要求提供正确的标签，这就是我们称它为监督学习的原因。提供正确标签的用户是指导学习算法朝向正确答案的监督者，最终该算法可以独立地分类正确答案。...为避免重大错误，首先你要将数据集分为两部分：训练数据和测试数据。我们首先仅使用训练数据来训练算法。这使我们得到一个基于输入变量预测输出的模型或规则。...没有老师的学习：无监督学习 上面我们讨论了有监督学习，在有正确答案的情况下，而机器学习算法的要点是找到一个能够根据输入数据预测正确答案的模型。 在无人监督的学习中，没有提供正确的答案。
令人惊讶的是, 只有两种方法可以验证我的证明的正确性: 找到与在线示例完全相同的证明(非常罕见) 与班上其他同学的答案比较，假定如果我们的答案相同，则我们一定都正确 (错误假设) 那么为什么在线"导数计算器...对于求和/乘积等式, 可以遵循特定的数学方法，应用程序理论上能够100%处理，而无论等式的右手表达式或求和/乘积的内容如何。此方法适用于求和等式的证明和反证。...这是一个很好的功能, 因为它确保了此查询类型的归纳证明的完整覆盖率, 前提是Wolfram|Alpha不会由于输入过大而超时。 对于表达式的整除性, 生成的大多数证明仅基于与输入匹配的模式。...然而，由于实际的命题是错误的（即当n = 5时，27 >32不成立），归纳步骤失败。 但无论出于何种原因，该应用程序试图生成一个归纳步骤，以使证明有效。 这导致了错误，需要被淘汰。...归纳法对于验证命题成立非常有用，但对于否定命题则并不理想。 因此，对于表达式不等式的查询，如果初始情况成立但给定查询为假，则不生成证明（或"反证"）。
绝不相信用户输入 你以前有没有听说过这个说法？大多数程序员听 过。这有一点含糊，通俗点讲，理所当然。但它是真理。你绝不应该相信用户输入。...偶尔他们会是机器或者黑客并且他们希望在他们的输入中运行脚本，有时候甚至是在登陆后的输入中。你怎么知道你能相信认证或者验 证码能在用户输入之前提供一个安全的堡垒？ 答案：绝不。 你绝不相信用户输入。...在PHP中，有标准规范你的代码格式以便别人查看，或者你以 后使用。但常常没人让你的代码标准化。但是无论你是否按照标准编码，你至少要保持一致性 – 这能让你少犯错误。...这对于需要大量时间返回并且修复的小的语 法错误尤其适用。如果你总是使用相同的间隔，格式和语法，命名规格等等你就能更好的避免犯错以至于误读你自己的代码。你更可能快速浏览代码并且找到你需要 的东西。...尽量使用正确的用户错误信息，警告，日志或者任何其它你假设不会用到的代码。你的假设通常是正确的 – 但我们不在乎。我们在乎 的是它们出错的时候。
选项C，&str[2]可写作&*(str+2)，&和*号抵消，来到了偏移量为2的地址，也就是说，它可以正常输入17个字符，形成一个长度为18的字符串，C没有犯语法错误，题目并没有要求程序实现的结果，所以...选项D，p是首地址，p[2]是首地址偏移量为2的地址所指向的字符，也就是说p[2]不是地址，它是字符，不符合scanf的使用要求，D错误。...当x>y时，走1打印x>y，后面的else if不执行，再下面的else是和2的if匹配的，自然也不执行。当x=y时，走1判定为假，走2，判定为假，走到3，打印x=y，正确。...当x<y时，走1判定为假，走2，判定为真，打印x<y，后面的else不执行，正确。综上所述，可以正确反映变量的大小关系。...而当x=1时会走到代码1跳出循环，后面的2依然存放在数据流中，不会赋值给x，当程序结束之后会被清除，对于此题并无影响。
两个变量的 Pearson 相关性系数为零，但这两个变量的值同样可以相关。 A. 正确 B. 错误 答案为（A）：Y=X2，请注意他们不仅仅相关联，同时一个还是另一个的函数。...下面哪个/些对「类型 1（Type-1）」和「类型 2（Type-2）」错误的描述是正确的？ 类型 1 通常称之为假正类，类型 2 通常称之为假负类。...只有 3 D. 1 和 2 E. 1 和 3 F. 3 和 2 答案为（E）：在统计学假设测试中，I 类错误即错误地拒绝了正确的假设（即假正类错误），II 类错误通常指错误地接受了错误的假设（即假负类错误...把每个点作为交叉验证点，然后找到 3 个最近邻点。所以，如果你在每个点上重复该步骤，你会为上图中给出的所有正类找到正确的分类，而错误分类负类。因此，得到 80% 的准确率。 32....没有一个 答案 (C)：错误项的惩罚参数 C。它也控制平滑决策边界和训练点正确分类之间的权衡。对于 C 的大值，优化会选择一个较小边距的超平面。
循环内部是x和x+1进行|(或)运算，|运算的规则是位上只要有一个为真便为真，两个同时为假才为假。...因此答案选C 2、如下函数 fun 计算 prod=1*2*3*…*n ，并返回计算结果值。但当 n>12 时，返回值不正确。...要找出该程序的错误，正确的调试方法是（ ） int fun(int n) { int prod = 1 , i = 0; for(i = 1;i <= n;i++) { prod *= i; } return...错误原因是数据过大时整型溢出，故答案选A 3、请问下列代码的输出结果有可能是哪些【多选】（ ） #include typedef union { int a; struct...int类型赋值给联合体x.a，而以结构成员b和c分开访问，分别拿到低地址的2个字节和高地址的2个字节，大端下是2015和810，小端下是810和2015，故答案选AC 4、运行以下程序后，如果从键盘上输入
这将彻底测试每个可能的搜索路径，通过每个可能大小的切片，直到我们的长度为10的限制。但现在我们怎么知道答案是什么？...Tips7:如果没有添加测试，那么就没有修复该bug 这在两个不同的方面都是正确的. 第一种方式是编程方式. 如果你没有测试它,则该错误甚至可能无法修复....因此，此测试运行go run hello.go并检查它是否将hello world打印到标准错误。 这是另一个真实的测试。 请注意底部的a.go是一个无效程序，因为它正在导入一个空字符串。...(上图)这是另一个例子，这个使用正则表达式匹配运算符波形符和 \s+语法来确保页面有正确的文本，无论单词之间有多少空格。...当然，代码是错误的，但测试检查了它是否足够正确，使系统的其他部分能够正常工作，这才是重要的。
GLTR将接受这个输入并分析GPT-2对每个输入位置的预测。 请记住，语言模型的输出是该模型知道的所有单词的排名，因此，我们根据GPT-2的排名将能够迅速查看输入文本中每个单词。...以下是这些直方图的帮助： 前两个柱状图有助于理解输入文本中的单词是否从分布的顶部取样（对于机器生成的文本，基本上就是从分布顶部采样） 最后一个直方图说明单词的上下文是否为检测系统所熟知（对于机器生成的文本...「识别神经假新闻」 探测器模型的接口非常简单。我们只需复制粘贴一段文本，它就会告诉我们它是“真的”还是“假的”，这取决于它是否由机器（GPT-2模型）生成。...本文摘自华盛顿邮报： 有趣的是，GPT-2探测器模型说它根本不是机器生成的新闻： ? 但同时，Grover能够识别出它是机器编写的文本，概率略低（但它还是能找出答案！）: ?...❝这些结果使作者得出结论，为了定义/检测神经假新闻，我们必须考虑真实性，而不是来源（来源，无论是机器写的还是人类写的）。 ❞ 我认为这是一个让我们大开眼界的结论。
评价指标是针对将相同的数据，输入不同的算法模型，或者输入不同参数的同一种算法模型，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。...，特异度（真负率）TNR是负样本的召回率，而假负率\(FNR=1-TPR\)、假正率\(FPR=1-TNR\)，上述四个量都是针对单一类别的预测结果而言的，所以对整体样本是否均衡并不敏感。...在这种情况下我们如果使用准确率进行评价是不科学的，但是用TPR和TNR却是可以的，因为TPR只关注90%正样本中有多少是被预测正确的，而与那10%负样本毫无关系，同理，FPR只关注10%负样本中有多少是被预测错误的...这是有道理的，阈值并不会改变模型的性能。 判断模型性能 那么如何判断一个模型的ROC曲线是好的呢？这个还是要回归到我们的目的：FPR表示模型对于负样本误判的程度，而TPR表示模型对正样本召回的程度。...无视样本不平衡 前面已经对ROC曲线为什么可以无视样本不平衡做了解释，下面我们用动态图的形式再次展示一下它是如何工作的。我们发现：无论红蓝色样本比例如何改变，ROC曲线都没有影响。 ?
当然以上都是开些玩笑，看看下面这些题，它可以让零基础未开始学习的你以最快的速度突击期末考试，毕竟把考题看会了，考试也就可以随随便便的通过了。...每个合取子句内的项是析取项。...在主析取范式中，每个合取子句之间使用析取符号"∨"连接，而每个合取子句内部使用合取符号"∧"连接。 主析取范式的优点在于它是唯一的，而且可以用于判断逻辑表达式的可满足性和等价性。...其他范式如析取范式和合取范式可以转换为主析取范式，但它们本身不是唯一的。 因此，正确答案是C、主析取范式。对于一个给定的逻辑表达式，主析取范式是其唯一的等价写法。...第十七题 解析 在离散数学中，联结词"→"（蕴含）是不具有交换律的。蕴含操作符的特性是，如果前提成立，则结论一定成立，但不能推出反过来的结论。因此，"→"不满足交换律。所以，正确答案是A、→。
对于每个陈述，团队都经过了非常严格的检查，保证陈述不能有不清晰或模棱两可的措辞、语法错误、缺失的心理状态或命题条款。...，另一个问题是「你认为以下陈述是假还是真？」。 结果 ToM任务 结果显示，在ToM任务上表现最好的模型是GPT-4和Flan-PaLM。...与之前的测试类似，LaMDA无论条件如何都对所有陈述回答「真」。 人类AI大PK！ 人类 在此项研究中，被选中的人类被试，全都是母语是英语的人。...这个问题时，如果LLM回答「蓝色」，或者「天空是蓝色的」，其实都是正确的。 然而，只有第一个答案，会以最大的概率分配给「蓝色」这个token。...回忆任务 不管是人类还是LLM，都在事实回忆任务上有着更好的表现。 对于人类来说，ToM任务需要比事实任务动用更多的神经元。
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