Softmax Strategy

LearnLM: Improving Gemini for Learning UnknownBody LLM Daily 语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章，针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。LearnLM：提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息，而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。为了解决这些系统的广泛潜在教育用例，我们将注入教学行为的挑战重新定义为一种教学指导，其中培训和评估示例包括描述后续模型中
机器学习笔记——特征工程好评笔记补档机器学习人工智能论文阅读 AIGC transformer 深度学习面试
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。文章目录特征工程（FzeatureEngineering）1.特征提取（FeatureExtraction）手工特征提取（ManualFeatureExtraction）：自动特征提取（AutomatedFeatureExtraction）：2.特征选择
Learning Vue 读书笔记 Chapter 2 追光少年3322 vue.js javascript 前端 vue3
2.Vue基本工作原理2.1VirtualDOM概念：DOM:DOM以内存中树状数据结构的形式，代表了网页上的HTML（或XML）文档内容。它充当了一个编程接口，将网页与实际的编程代码（如JavaScript）连接起来。VirtualDOM是浏览器中实际DOM的内存虚拟副本，但它更轻量且具有额外的功能。VirtualDOM工作原理：通过用户界面交互，用户向Vue传达了他们希望元素达到的状态；随后，
【AI人工智能】DeepSeek R1：你需要知道的一切大名顶顶人工智能人工智能 AI DeepSeek 程序员计算机编程开源
我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容，请坚持认真读完，必有收获：DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型（LLM）研究领域正在迅速发展，每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeekR1是由DeepSeek于2025年1月20日
DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求前端javascript
CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读DeepSeek团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。该研究突破性地采用强化学习（ReinforcementLearning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。技术架构深度解析模型体系：DeepSeek-R1系列包含两大核心成员：D
机器学习-期末复习题泡椒鸡jo 期末复习机器学习 python
给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是？A.降维是将训练样本从高维空间转换到低维空间B.降维不会对数据产生损伤C.通过降维可以更有效地发掘有意义的数据结构D.降维将有助于实现数据可视化‍将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以
【大模型应用开发动手做AI Agent】Plan and Solve策略的提出杭州大厂Java程序媛计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
【大模型应用开发动手做AIAgent】Plan-and-Solve策略的提出关键词：大模型，AIAgent，Plan-and-Solve，智能体，策略学习，强化学习，自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）领域取得了显著的突破。大模型能够理解和生成自然语言，
「DeepSeek接班OpenAI」，最新开源的R1推理模型，让AI圈爆了人工智能学家人工智能
来源：前沿科技分享圈近日，AI领域迎来了一次重大突破，DeepSeek正式推出了其最新研发的开源推理模型——DeepSeek-R1。这一模型在数学、代码和自然语言推理等关键任务上的表现，已经能够与OpenAI的o1正式版相媲美，引发了AI研究者和从业者的广泛关注。多阶段训练：创新的模型架构DeepSeek-R1的训练方式采用了多阶段循环的策略，具体包括基础训练、强化学习（RL）、微调等多个阶段。这
DeepSeek R1：AI领域的新标杆 XianxinMao 人工智能
标题：DeepSeekR1：AI领域的新标杆文章信息摘要：DeepSeek的R1模型在性能上与OpenAI的o1模型相当，甚至在某些方面更具优势，尤其在成本控制上表现出色。R1模型通过开源策略展示了其在AI领域的开放态度，推动了技术的广泛发展。此外，R1-Zero模型通过强化学习和测试时计算实现了强大的推理能力，无需监督微调数据，标志着中国在AI领域的快速崛起，挑战美国的主导地位。AI模型在推理能
Hindsight Experience Replay (HER) 算法 C7211BA 算法
HindsightExperienceReplay(HER)算法简介HindsightExperienceReplay(HER)是一种强化学习中的技术，旨在解决稀疏奖励问题，特别适用于目标导向的任务（例如机器人控制、物体抓取等）。它的基本思想是：即使在一个回合中任务失败，我们仍然可以从中获得有效的学习经验，通过“事后推断”（hindsight）来重构目标和奖励。关键概念目标导向任务：这些任务有明确
A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法 C7211BA 算法
A3C（AsynchronousAdvantageActor-Critic）是一种强化学习算法，它结合了Actor-Critic方法和异步更新（AsynchronousUpdates）技术。A3C是由GoogleDeepMind提出的，并在许多强化学习任务中表现出色，特别是那些复杂的、需要并行处理的环境。A3C主要解决了传统深度强化学习中的一些问题，如训练稳定性和数据效率问题。A3C算法的关键点A
DeepSeek 推出全新推理模型 R1-Lite 预览版三花AI 三花AI 人工智能
DeepSeek全新研发的推理模型预览版DeepSeek-R1-Lite现已正式上线网页版。R1系列模型采用强化学习训练，推理过程中包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美o1-preview的推理效果。目前，DeepSeek-R1-Lite仍处于迭代开发阶段，仅支持网页使用，暂不支持API调用。官方表示，正式版DeepSeek-R1模
强化学习在自动驾驶中的实现与挑战 Echo_Wish 人工智能前沿技术自动驾驶人工智能机器学习
强化学习在自动驾驶中的实现与挑战自动驾驶技术作为当今人工智能领域的前沿之一，正通过各种方式改变我们的出行方式。而强化学习（ReinforcementLearning,RL），作为机器学习的一大分支，在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程，为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。然而，强化学习在实际应用中并非一帆风顺，还面临着诸多技术和现实挑战。本文将从原理、实现与挑战
AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战一键难忘精通AI实战千例专栏合集自动驾驶汽车强化学习人工智能
强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具。本文将探讨强化学习在自动驾驶中的应用、面临的挑战，并提供一个简单的代码实例以展示如何在自动驾驶中应用强化学习。1.强化学习的基础概念强化学习是一种通过试错的方式来学习最佳策略的机器学习方法。
强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战电气_空空自动驾驶人工智能机器学习
摘要：围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。对强化学习原理及发展历程进行了介绍；系统介绍了自动驾驶技术体系以及强化学习在自动驾驶领域的应用所需的基础；按不同的应用方向分别介绍了强化学习在自动驾驶领域中的应用案例；深入分析了现阶段强化学习在自动驾驶领域存在的挑战，并提出若干展望。关键词：强化学习；自动驾驶；人工智能近年来，人工智能在各个领域得到了广泛应用。其快速发展为智能交通系统
强化学习：在无人驾驶中的应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
强化学习：在无人驾驶中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的飞速发展，无人驾驶技术逐渐成为汽车工业和人工智能领域的热点。无人驾驶汽车被认为是未来交通系统的重要组成部分，它能够提高道路安全性、缓解交通拥堵、降低环境污染等。然而，实现无人驾驶面临着诸多挑战，其中最为关键的是如何让汽车在复杂多变的交通环
基于强化学习的自动驾驶决策规划算法 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南 AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
基于强化学习的自动驾驶决策规划算法作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍自动驾驶技术是当前人工智能领域最受关注和投入的方向之一。自动驾驶汽车需要在复杂多变的交通环境中做出安全、舒适和高效的决策和行动。传统基于规则和模型的决策规划方法已经难以满足自动驾驶的需求。近年来,基于强化学习的决策规划算法越来越受到关注,它能够在复杂动态环境中学习出高效的决策策略。2.核心概念与联系强化学习是一种通过与环境的
修改训练配置记录 positive546 深度学习人工智能机器学习
1.learning_rate:作用:学习率。修改影响:调整此值可以显著影响模型的训练速度和最终性能。在train.py代码的设置训练配置中：trainer=SFTTrainer(model=model,tokenizer=tokenizer,train_dataset=dataset,dataset_text_field="text",max_seq_length=max_seq_length,
论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（二）墨绿色的摆渡人文章论文阅读
DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning（二）文章概括摘要：2.方法2.3.DeepSeek-R1：冷启动强化学习2.3.1.冷启动2.3.2.面向推理的强化学习2.3.3.拒绝采样与监督微调2.3.4.面向所有场景的强化学习2.4.蒸馏：赋予小模型推理能力文章概括引用：@article{g
斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！ Alexquyun 人工智能机器学习深度学习 python
这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉Python、对机器学习有基本了解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：“深度学习是科技业最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。”学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。DeepLearningSpecialization对卷积神经网络(CNN
（转） [it-ebooks]电子书列表 weixin_34233618
[it-ebooks]电子书列表[2014]:LearningObjective-CbyDevelopingiPhoneGames||LeverageXcodeandObjective-CtodevelopiPhonegameshttp://it-ebooks.info/book/3544/LearningWebAppDevelopment||BuildQuicklywithProvenJavaS
《极致C语言》第2章 -- 从源文件到二进制文件 Fyang0906 极致C语言学习笔记 c语言 c++
《极致C语言》第2章–从源文件到二进制文件extreme-c-learning-notesch2《极致C语言》第2章--从源文件到二进制文件《极致C语言》第2章--从源文件到二进制文件1.编译过程1.1.构建C项目1.2.第1步--预处理1.3第2步--编译1.4第3步--汇编1.5第4步--链接2.预处理器3.编译器4.汇编器5.链接器1.编译过程预处理器编译器汇编器链接器C源代码通过：预处理-
pytorch深度Q网络纠结哥_Shrek pytorch 人工智能 python
DQN引入了深度神经网络来近似Q函数，解决了传统Q-learning在处理高维状态空间时的瓶颈，尤其是在像Atari游戏这样的复杂环境中。DQN的核心思想是使用神经网络Q(s,a;θ)Q(s,a;\theta)Q(s,a;θ)来近似Q值函数，其中θ\thetaθ是神经网络的参数。DQN的关键创新包括：经验回放（ExperienceReplay）：在强化学习中，当前的学习可能会依赖于最近的经验，容易
AI 大模型创业：如何利用商业优势？ AI天才研究院大数据AI人工智能 ChatGPT java python javascript kotlin golang 架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM 系统架构设计软件哲学 Agent 程序员实现财富自由
第1章：AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型（Large-scaleArtificialIntelligenceModels）是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。这些模型通常具有数十亿甚至千亿个参数，能够实现从自然语言处理到计算机视觉、语音识别等广泛领域的任务。AI大模型的概念起源于20世纪80年代，当时研究人员提出了深度学习（DeepLearning）这一概念。深度学习
【DeepSeek】复现DeepSeek R1？快来看这个Open R1项目实践指南~ FF-Studio DeepSeek R1 语言模型自然语言处理深度学习人工智能
OpenR1项目基于DeepSeek-R1的技术报告和方法论，公开并复现R1的训练管线，并且希望所有开发者都能在这个基础上搭建自己的研究或应用。笔者研读了大量资料，对OpenR1的愿景、原理及在实践层面的具体操作，产生了许多想法。因此，这篇博客会从最初的概念入手，带领大家了解OpenR1的原理与技术细节，并侧重讲解其中最为关键的强化学习训练方法之一——GRPO(群组相对策略优化,GroupRela
实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法） FF-Studio DeepSeek R1 算法语言模型人工智能自然语言处理机器学习
——关于使用Unsloth库、LoRa微调及GRPOTrainer自定义奖励函数实现“只输出10个英语单词”的探索为什么要进行“只输出10个英文单词”的极端尝试？在大模型的训练或微调当中，大多数场景我们都希望它能“自由发挥”，给出越丰富越好的答案。但，为了更好的理解强化学习在LLM训练过程中发挥的意义，也为了学习GPRO这个强化学习算法，笔者出此题目，方便大家学习理解。GRPO（GroupRela
Apache TVM：开源深度学习编译器栈的领跑者计攀建Eliza
ApacheTVM：开源深度学习编译器栈的领跑者tvmOpendeeplearningcompilerstackforcpu,gpuandspecializedaccelerators项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tv/tvm项目介绍ApacheTVM是一个专为深度学习系统设计的编译器栈。它旨在弥合生产力导向的深度学习框架与性能和效率导向的硬件后端之间的差
2025年01月30日Github流行趋势油泼辣子多加 GitHub每日趋势 github
项目名称：Janus项目地址url：https://github.com/deepseek-ai/Janus项目语言：Python历史star数：11942今日star数：2187项目维护者：learningpro,hills-code,TheOneTrueGuy,mowentian,soloice项目简介：Janus系列：统一多模态理解和生成模型项目名称：DeepSeek-Coder项目地址ur
启元世界（Inspir.ai）技术浅析（一）爱研究的小牛 AIGC—游戏制作人工智能机器学习 AIGC 深度学习
启元世界（Inspir.ai）作为全球领先的通用人工智能平台公司，自2017年成立以来，一直致力于通过人工智能技术提升产业效能和生活体验。公司汇聚了来自全球顶尖公司和高等学府的技术专家，专注于深度强化学习、推荐算法以及机器学习系统平台等前沿领域，并成功将人工智能技术应用于数字娱乐、智能决策和机器人等多个领域。一、核心技术启元世界在人工智能领域取得了多项突破性进展，其核心技术涵盖了以下几个方面：1.
Rust中奖励函数的实现与应用 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Rust中奖励函数的实现与应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：Rust,奖励函数,强化学习,机器学习,状态空间1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习领域，特别是在强化学习（ReinforcementLearning,RL）中，奖励函数（RewardFunction）扮演着至关重要的角色。它定义了智能体（Agent）在执行任务时
[星球大战]阿纳金的背叛 comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的......... 但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
看懂它，你就可以任性的玩耍了！ aijuans JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能，如果不掌握好它的三大特点：1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢？如果标配的技能都没有撑握好，怎么可以任性的玩耍呢？怎么验证自己学好了以上三个基本点呢，我找到一段不错的代码，稍加改动，如果能够读懂它，那么你就可以任性了。 function jClass(b
Java常用工具包 Jodd Kai_Ge java jodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集，包含一些实用的工具类和小型框架。简单，却很强大！写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb Jodd 被分成众多模块，按需选择，其中工具类模块有： jodd-core &nb
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java 时间格式化 | 比较大小| 时区个人笔记 7454103 java eclipse tomcat c MyEclipse
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SQL中ON和WHERE的区别 avords
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说说自信 houxinyou 工作生活
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Spark分析Nginx和Apache的access.log，第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析，按行解析就的方法是正则表达式： Nginx的access.log解析正则表达式 val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
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[转帖]工作流引擎设计思路 comsci 设计模式工作应用服务器 workflow 企业应用
作为国内的同行，我非常希望在流程设计方面和大家交流，刚发现篇好文(那么好的文章，现在才发现，可惜)，关于流程设计的一些原理，个人觉得本文站得高，看得远，比俺的文章有深度，转载如下 ================================================================================= 自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
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