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这个逻辑推理,在我们生活中无处不在。如果你看过《神探狄仁杰》、《福尔摩斯》、《白夜追凶》,还有《唐人街探案》这些破案片。就会发现,这些破案高手都有一个的破案套路,那就是:先假设嫌疑人无罪,然后收集证据,假如有足够证据证明嫌疑人有罪,最后才宣判嫌疑人有罪。
“三门问题”作为一道经典逻辑推理题,经常被用来考察面试者的数学和逻辑思维能力,面试者需要通过掌握不同事件的属性和限制条件,运用逻辑推理和数学计算,得出不同情境下的概率。今天看到有同学面试遇“三门问题”,其中一个女孩子解答采取最稳妥的概率方法——穷举法,而大部分同学答案是“坚持不换”,选中车的概率永远是 1/n,换不换无所谓。果然经典问题是值得回味的,如果仅把思维固化在开门角度,确实选中概率永远是 1/n;如果看的是“换的角度”,当然如果你记得贝叶斯公式,那这个问题迎刃而解了,数学世界是充满无穷奥妙的!
徐俊东,本文第一作者。本科毕业于伦敦大学学院(UCL),硕士就读于新加坡国立大学(NUS)计算机系。主要研究方向为大语言模型的推理能力。
Faithful Logical Reasoning via Symbolic Chain-of-Thought
语言预训练模型在现有流行的阅读理解数据集上取得了惊人的效果,因此,现在是时候引入更复杂的数据集来推动该领域朝着更复杂推理的方向发展了。
导读:毕业三年,每个人在技术能力跑道上,有了或大或小的差距。有些人永远在重复的劳动,有些人却能从中总结和解决问题。今天我们来探讨下,如何避免让战术上的勤奋掩盖战略上的懒惰,使得真正掌握好的知识点慢慢生长,连接,最终组成一张大网。
最新研究揭示,尽管大语言模型LLMs在语言理解上表现出色,但在逻辑推理方面仍有待提高。为此,研究者们推出了GLoRE,一个全新的逻辑推理评估基准,包含12个数据集,覆盖三大任务类型。
方法一 : 写出推理的 形式结构 , 查看该推理的形式结构是不是 永真式 ; 如果是永真式 , 那么该推理是正确的 ;
这类估算问题,被称为费米问题,是以科学家费米命名的。为什么面试会问这种问题呢?
在前面的文章中,我们直面魔术秘密并提出了使用逻辑推理方法破解秘密的步骤,相关内容请戳:
TLDR: 本文探索了深度学习和符号学习方法的结合,用以增强序列推荐模型的逻辑推理能力。通过解耦特征嵌入和逻辑嵌入,使序列推荐同时受益于相似性匹配(感知能力)和逻辑推理(认知能力)。
当时剧透了本期的主题:逻辑推理。没错,这个系列我想说说逻辑推理在思考和破解一个魔术秘密时的应用;以及反过来,如何应用魔术,来作为逻辑推理训练的绝佳素材。
这个例子里举王宝强和马蓉的例子并没有恶意,只是想说明假设检验的背后逻辑,而这个例子更容易让你理解清楚。
笔试公司:美团点评 笔试岗位:后台开发工程师 笔试时间:2018年3月22日19:00-21:20 笔试形式:赛码网在线做题 笔试回忆: 先做的是第一部分逻辑推理题,比如给你列出几个数字,让你推出下一个数字是什么;给你几个变换的图形,让你推下一个图形的样子。这就要考察观察力了。这一部分还出了概率题,比如盒子里有几个红球几个白球,问你两次都拿到红球的概率为多少。 第二部分是选择题,涉及专业基础。考察了操作系统、数据结构与算法、网络、C++、Java语言的基础,还有一题考了汇编语言。 第三部分为编程题,共两题。
近年来,深度神经网络的应用获得了巨大的成功,也推动了人工智能的飞速发展。然而,深度神经网络仍存在一些局限性。一般来说,深度神经网络如何进行学习、使用何种算法实现的智能、基于哪些理论分析得出的相关结论并不会在网络架构中有任何的显式或符号表示。也就是说,深度神经网络学习的算法隐式地存储在成千上万甚至是数百万的权重中,这些通常是人类智能体无法破译或验证的。
互联网时代,人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据,这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来,进行结构化的存储,就是知识图谱的内容。
作者 | Flood Sung 来源 | 知乎 前言 在我们的上一篇文章最前沿:百家争鸣的Meta Learning/Learning to learn (点击「阅读原文」获取此文)中,我们谈到了星际2 需要AI具备极好的逻辑推理能力才行,那么实际上逻辑推理这个问题学术界一直有研究,但是进展缓慢。吴恩达Andrew Ng也说过当前的深度学习技术比较适合那些对人来说可以快速解答的问题,比如说图像识别,我们不用怎么思考,语音识别,我们也不用怎么思考。但是吴恩达这么说也不完全对,比如说AlphaGo。 Alph
"快速周转时间”是一项策略,通过对生产组织的设计来消除生产中的瓶颈和延迟。它不仅加速生产,而且保证质量。理由是除非所有的工作第一次就被全部正确地完成,否则瓶颈和延迟不能被消除。
前言 在我们的上一篇文章最前沿:百家争鸣的Meta Learning/Learning to learn (点击「阅读原文」获取此文)中,我们谈到了星际2 需要AI具备极好的逻辑推理能力才行,那么实际上逻辑推理这个问题学术界一直有研究,但是进展缓慢。吴恩达Andrew Ng也说过当前的深度学习技术比较适合那些对人来说可以快速解答的问题,比如说图像识别,我们不用怎么思考,语音识别,我们也不用怎么思考。但是吴恩达这么说也不完全对,比如说AlphaGo。 AlphaGo有逻辑,会推理,能思考吗? 我们都知道人类下
作为一名合格的“程序猿”,逻辑思维能力怎能泛泛,因此为了锻炼在座包括我在内的“程序员”的逻辑思维能力,小编特意找了一些关于逻辑思维的题目。
应该先留意到,甲跟丙是冲突的,这两人不可能都说了真话,也就是甲或丙说了假话,所以乙跟丁说的是真话。从乙跟丁的话可以推导出是丁偷窃,进而也知道,甲说了谎话。
有两个思路,一个是直接找隐藏理由,看哪个选项能有力支撑。因为“写过许多哲学论文”也不一定是哲学系的,所以必须再给一个理由(隐藏理由),而C选项正好给出一个关系:“写过许多哲学论文”的,一定是哲学系的。注意,“只有A(才)B”,就是A是B的必要条件,那么B是A的充分条件。
“诊断准确”而且“救治及时”,能推导出“不会死亡”,那逆否命题,就是“死亡则,要么诊断不准确,要么救治不及时”。这里的“要么”,是可以两个同时成立的。如果是“诊断准确”,那一定是“救治不及时”。
在世界总人口中,男女比例相当,但黄种人是大大多于黑种人,而在其他肤色的人群中,男性比例大于女性。
C.所有从事工商管理的人都要学习企业管理,老陈是学习企业管理的,所以,老陈是从事工商管理工作的。
神经符号学习,目标是结合深度神经网络(DNNs)的感知能力和符号推理系统的推理能力。旨在结合神经感知与符号逻辑,但目前的研究仅将它们串联并分别优化,未能充分利用它们之间的相互增强信息。
面向知识库或者知识图谱的事实补全 如图谱中给出了出生地但没有国籍,即可以通过推理的方法把实体或关系预测出来。称为链接预测。 它是利用已知知识预测未知的隐含知识,利于完善现有知识图谱。 包含两个评测任务:
主要还是充分与必要条件的理解:如果A能推导到B,那A就是B的充分条件,而B是A的必要条件。
李明、王冰、马云三位股民对股票A和股票B分别作了如下预测:李明:只有股票A不上涨,股票B才不上涨。
10月6日晚上,张强要么去电影院看电影,要么去拜访朋友秦玲。如果那天晚上张强开车回家,他就没去电影院看电影,只有张强事先与秦玲约定,张强才能拜访她,事实上,张强不可能事先与秦玲约定。
说明:CAS是国科大的简称,KG是知识图谱的缩写,这个栏目之下是我整理的国科大学习到的知识图谱的相关笔记。
毫无疑问,向尚没有核武器的国家出售环是违反国际法的,但如果美国不这样做,其他国家的公司也会这样做。
国家最富,不代表每个人都是富人,因为财富有可能掌握在少数人手中,而其它人是穷人,所以要得到每个人都是富人的结论,还要做一些假设(也就是隐藏理由),显然D是有效的假设,很自然就得出结论。A或B都只是说明有人很富裕,而C说人均还是可能被富裕。
人们喜欢听对自己说“你好”、"请便",而不喜欢听"讨厌”、“恶心"这样的话。但是,一些人听到港台腔对自己说"你好"、"请便"也觉得讨厌。这说明,人们对话语的好恶,不仅取决于其含义,而且在于其发音。
一些人对某法官在针对妇女的性别歧视案中的客观性提出疑问。但是有记录表明:在60%的这类案例中,法官的决定对妇女有利,这个记录表明法官在针对妇女的性别歧视案件中并没有歧视妇女。
为了胎儿的健康,孕妇一定要保持身体健康。为了保持身体健康,她必须摄取足量的钙质,同时,为了摄取到足量的钙质,她必须喝牛奶。
张老师的班里有60个学生,男女各占一半。有40个学生喜欢数学,有50个学生喜欢语文。
留意一下四句话的关联,不难发现,甲跟丁是冲突的--一个说全都参加,一个说全都没参加,所以一定有一个是错的,而错的只有一个,所以乙跟丙是对的,把乙的话逆反一下:李航参加则张帆参加。而丙说李航有参加,所以张帆也参加了,既然有两个人参加了,那丁就是错的。
干罪百恶,都是从傲上来的,事实也说明,所有的人都不会相信自傲的人,也没有一个愿意与他不相信的人合作。
最近,谷歌DeepMind和斯坦福的研究人员发现:大模型在处理逻辑推理任务时,问题中信息呈现的顺序对模型的表现有着决定性的影响。
面试不仅是展示编程能力,还是展现沟通技巧和解决问题能力的机会。本文将深入探讨如何在面试现场中充分展示自己的编程能力和沟通技巧,包括代码写作、解题思路表达、问题互动等方面,为求职者提供有价值的指导。
基因能控制生物的性状,转基因技术是将一种生物的基因转入另一种生物中,使被转入基因的生物产生人类所需要的性状。
证据来自那段时间青年人的行为。在一场表演中,青年人会热情地为流行乐鼓掌,但是当京剧开始的时候,他们就开始聊天,直到京剧结束了才又专心观看表演。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】谷歌发布全新反向推理算法LAMBADA,无惧搜索空间爆炸! 自动推理绝对算是自然语言处理领域的一大难题,模型需要根据给定的前提和知识推导出有效且正确的结论。 尽管近年来NLP领域借着大规模预训练语言模型在各种「自然语言理解」如阅读理解和问答等任务中取得了极高的性能,但这些模型在逻辑推理方面的性能仍然十分滞后。 去年5月「思维链」(Chain of Thought, CoT)横空出世,有研究人员发现,只需要在prompt中加入「Let's think
作为一个Web前端从业者,资深B/S架构的应用开发,通常我们负责的内容都是侧重的浏览器端比较多,即便目前Vue、React等各种框架库流行的年代,核心实现也依然是JS API操作DOM;如果资历更深一些的同学,还会熟知jQuery,更是因为各浏览器API不统一作为其解决的问题痛点。
在前面的文章中,我们通过秘密的探讨引出逻辑推理的思维方法,并以《三叠感应》这个魔术为例子进行了详细的讲解,相关内容请戳:
福布斯中文网授权转载 网站: forbeschina.com 微信: forbeschinaonline 如需转载请联系editor@forbeschina.com 作者:车品觉,阿里巴巴集团副总裁,数据委员会会长 今天我想讲一个似乎跟大数据没有关系的题目。很多时候我们想做成一件事,要先看人。大数据这个行业方兴未艾,人才短缺,故我们招聘时的面试就变得很重要。亦因如此,近年我面试候选人时,都设计一些问题,能让我一听答案,就知道对方是否具备这个岗位的基本能力,是不是我想要的人。 就拿数据分析师作为例子吧。一
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