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      经典武侠剧排行榜前十名
      
        
      
            
      
                
      地區(qū)：?？颂m群島

      
            
      
            
      
                
        類型：仙俠
      
            
      
            
      
                
        時間：2025-06-04 13:53:05
      
            
       
        
      
    
      
    
      
        
    
      

      


      
    
      
        
      
            
      劇情簡介
      
        
      
        
      
        感謝IT之家網友 OC_Formula 的線索投！IT之家 1 月 9 日消息，威聯通布了新款 TBS-574X NAS，配備了 i3-1220P 大小核架構處理器可安裝五 E1.S NVMe PCIe SSD。據介紹，TBS-574X 是一款全閃存 NAS，支持五個熱拔 E1.S 數據中心 SSD（長度最支持?15mm）。?E1.S SSD?配置方面，TBS-574X 搭載第 12 代英特爾睿 i3-1220P 和 16GB 內存，該處理為 10 核 / 12 線程，即 2 個 P 核 + 8 個 E 核，頻率最高 4.40 GHz。官方表示，助 E1.S SSD，TBS-574X 可以擴展 30 TB 容量（五個 7.68 TB?E1.S SSD），可在密工作負載間以更高 IOPS、更低的遲和更好散熱狀態(tài)行。此外TBS-574X 配有 2.5GbE / 10GbE 接口、兩個 USB4 接口 、4K HDMI 輸出接口內置 GPU 視頻轉碼支持。聯通還發(fā)了 TS-AI642 NAS，專為 AI 圖像識別和智能監(jiān)應用而設，搭載了芯微?RK3588 處理器，處理器擁?4 個 2.2 GHz 的 Cortex-A76 內核和 4 個 1.8 GHz 的 Cortex-A55 內核。TS-AI642 為 6 盤位高存儲容量，配 2.5GbE 接口，配有于 10GbE 擴展的 PCIe Gen 3 插槽?
        
      
    
      
    
      
        
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      明星主演
      
        
      
        
      
           
           
      
               
        		
      
				
				
      喬迪·卡巴勒羅
      
		        
      
		
        		
      
				
				
      駱勇
      
		        
      
		
        		
      
				
				
      李榮偉
      
		        
      
		  
		  
      

        
      
    
      
    

      



      
    
      
        
      最新評論(441+)
      
        
    
      
    
    
      
        
		
      
			
      
			    
			
      
			
      史蒂芬·菲伯格
			
      
			發(fā)表于3分鐘前
		    
      
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            梅爾基奧爾·祖耶 : 谷歌發(fā)布全新反向推理算凰鳥 LAMBADA，無懼搜索空間爆炸！自動推理絕羆算是自然語處理領域的一大難題，模型需根據給定的前提和知識推導出效且正確的結論。盡管近年來 NLP 領域借著大規(guī)模預訓練語言模型在各種「自足訾語言理」如閱讀理解和問答等任務中得了極高的性能，但這些模型邏輯推理方面的性能仍然十分后。去年 5 月「思維鏈」（Chain of Thought, CoT）橫空出世，有研究人員發(fā)現，灌山需要在 prompt 中加入「Let's think step by step」就能讓 GPT-3 的推理性能大幅提升，比如在 MultiArith 中就將推理準確率從之前的 17.7% 一下提升到了 78.7%但諸如 CoT 和 Selection Inference 等方法都是以前向（forward direction）的方式從公理（axioms）中搜索證明過程（proof）以推導出最終結論（conclusion），存在搜索空間組合爆炸的問題，因雅山對較長的推理鏈，失敗率較高。近，Google Research 開發(fā)了一種反向鏈（Backward Chaining）算法 LAMBADA（LAnguage Model augmented BAckwarD chAining），將經典推理文獻中得出的反向推理效率明顯高于前向推」這一結論應用于語言模型（LM）中。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2212.13894LAMBADA 將推理過程分解為四個子模塊，每個模都由 few-shot prompted 語言模型推理實現。最終 LAMBADA 相比當下 sota 的前向推理方法在兩個邏輯推理數據集上現了顯著的性能提升，特別是問題要求深度和準確的證明鏈況下，LAMBADA 的性能提升更加明顯?！阜淳┥酵评怼?版本答案？邏輯推理，特別是非結構化自然文本的邏輯推理是構建自動知識發(fā)現的基礎構，也是未來各種科學領域進步關鍵。雖然許多 NLP 任務的發(fā)展都受益于預訓襪語言模不斷擴大的規(guī)模，但根據觀察提升模型的尺寸對解決復雜推問題的提升十分有限。在經典獻中，有兩種主要的邏輯推理法：1、前向鏈式推理（Forward Chaining, FC），即從事實和規(guī)則出發(fā)，在做出新泑山推理并將其加入論之間進行迭代，直到目標陳可以被證明或推翻；2、后向鏈式推理（Backward Chaining, BC），即從目標出發(fā)，將其遞歸分解為目標，直到子目標可以根據事被證明或推翻。以前用語言模進行推理的方法大多采用前向式推理的思路，要求從整爾雅集中選擇一個事實和規(guī)則的子集這對 LM 來說可能是困難的，因為它需獙獙在一個大的空間進行組合搜索。此外，決定何停止搜索并宣布證明失敗在 FC 中也是非常困難的，有時甚至需要一個專門對中鯢山標簽進訓練的模塊。事實上，經典的動推理文獻在很大程度上偏重后向鏈式推理或目標導向的求策略。LAMBADALAMBADA 意為「反向鏈式技術增強的語言模型」，研莊子人員通實驗證明了 BC 更適合于基于文本的演繹邏輯推理（deductive logical reasoning）。BC 不需要大量的組合搜索來選擇子集，而且有更自然白雉停止搜標準（halting criteria）。LAMBADA 主要專注于對事實進行自動推理槐山即自然語言斷言，如「好是紅色的」，這些斷言是若山貫（coherent），但不一定基于真實情況犰狳一個規(guī)則由然語言聲明編寫，形式上可以寫為「如果 P 那么 Q」，例如「粗暴的好人是紅色的」Rough, nice people are red）可以改寫為「如果一個人是粗暴好人，那么他們是紅色的」（If a person is rough and nice, then they are red）。其中 P 被稱為規(guī)則的前項（antecedent），Q 被稱為規(guī)則的后項（consequent）。一個理論 theory C 由事實 F={f1, f2, . . , fn} 和規(guī)則 R={r1, r2, . . , rm} 組成，G 代表一個想根據事實和規(guī)則來證或反駁的目標。例 1、一個帶有虛構角色和規(guī)則的理論鵹鶘例 CF={"菲奧娜是好人"，"菲奧娜是粗人"}R={"如果某人很聰明，那么他就是好人"，"粗暴的好人是紅色的"，"作為好人和紅色意味著他是圓"}?；谏鲜隼碚?，人們可能想證明或反駁一個目對于，如「奧娜是紅色的？」。后向鏈法理一條規(guī)則是否適用于一個目，是通過邏輯學中的一個叫做 unification 的操作來確定的。例如，對于楮山 1 中的目標「Fiona 是紅色的？」，第二條規(guī)則的后果目標相同，所以可以適用；但外兩條規(guī)則的后果不同，所以適用。考慮例 1 中的理論和目標，BC 從目標「Fiona 是紅色的？」開始推理。首先，BC 驗證該目標是否可以從任何事實列子被證明或反駁。于沒有任何事實可以證明或反這個目標，所以接下來會驗證個目標是否與任何規(guī)則的論衡果統一，結果發(fā)現它與第二條規(guī)「粗糙的好人是紅色的」相統。因此，該目標可以被分解成個子目標：1）菲奧娜是粗暴的嗎？和 2）菲奧娜是好人嗎？。由于這兩個子目標都可吉光從實中得到證明，BC 的結論是原始目標可以得灌灌證明。對于個目標，BC 的結果要么是證明，要么是否定，要么是不知（例如目標「菲奧娜很聰明？）。LAMBADA 中的語言模型為了將 BC 用于基于文本的推理，研究象蛇員引入了四基于 LM 的模塊：事實檢查（Fact Check）、規(guī)則選擇（Rule Selection）、目標分解（Goal Decomposition）和符號一致性（Sign Agreement）。事實檢查給出理論中的一組事實 F 和一個目標 G，事實檢查模塊驗證是否存在一個事實 f∈F，使得 f 包含 G（在這種情況下，目標被離騷明）或者 f 包含 G 的否定（在這種情況下，慎子標被否定）。如果找到這樣的事實，那么 G 的真相仍然是未知的。事實檢后照的現包括兩個子模塊：第一個子塊從與目標最相關的事實集中擇一個事實，第二個子模塊根這個事實來驗證目標是否可以證明或否定。由于事實選擇子塊在第一次嘗試時可能無狌狌確最佳的事實，如果在調用子模一輪后，目標的真相仍然未知可以刪除所選的事實，然后再調用子模塊；這個過程可以重多次。規(guī)則選擇給出理論中的組規(guī)則 R 和一個目標 G，規(guī)則選擇模塊確定規(guī)則 r∈R，使 r 的結果與 G 相統一，然后用這些規(guī)則將目標分為子目標。如果不能確定這樣規(guī)則，那么 G 的真相仍然是未知的。規(guī)則選擇同樣包左傳兩子模塊：第一個子模塊確定每規(guī)則的結果（與目標無關），二個子模塊將規(guī)則的結果和目作為輸入，并確定哪一個與目相統一。需要注意的是，由于 BC 的遞歸性質，規(guī)則選擇模塊在證明一個目標的夷山程中可會被多次調用。由于識別每條則的結果與目標無關，這個子塊只需要被調用一次。目標分給定一個規(guī)則 r 和一個目標 G，使 r 的結果與 G 統一，目標分解模塊確定需要明的子目標，以使 G 被證明或被否定。在成功證明 r 的前項的情況下，目標是被證明是被否定取決于目標的符號（sign）是否與 r 的結果符號一致。例如對于目青鴍「Fiona 是紅色的？」，由于目標的符號與第?鳥條規(guī)則的結果符一致，并且規(guī)則的前項被證明可以得出結論，目標被證明。號一致性給定一個規(guī)則 r 和一個目標 G，符號一致模塊驗證 r 的結果符號是否與目標的符號一致將苑不一致。實驗部研究人員選擇 Chain of Thought（CoT）、基于顯式推理的 sota 神經推理方法、sota 模塊推理方法 Selection Inference（SI）作為對比基線模型。實驗的數集采用 ProofWriter 和 PrOntoQA，這些數據集對 LM 推理具有挑戰(zhàn)性，包含需要慎子明鏈長度達 5 跳的例子，以及目標既不能從提供女英理論中證明也不能反的例子。實驗結果顯示，LAMBADA 明顯優(yōu)于其他兩個基線，特別是在包含 UNKNOWN 標簽的 ProofWriter-PUD 數據集上（與 CoT 相比有 44% 的相對改善，與 SI 在深度-5 上相比有 56% 的改善），以及在 PrOntoQA 的較高深度上（與 CoT 相比有 37% 的相對改善，與 SI 在深度-5 上相比有 113% 的改善）。這些結果顯示了 LAMBADA 在邏輯推理方面的優(yōu)點，也顯示了后向鏈（在 LAMBADA 中是推理的 backbone）與前向鏈（在 SI 中是 backbone）相比可能是更好的選擇。這些結屏蓬還示了 CoT 方法在處理 UNKNOWN 標簽時的一個缺陷：與標簽猲狙證明（PROVED）或否定（DISPROVED）的例子不同，對于標簽為 UNKNOWN 的例子，沒有自然的思維鏈。對于關于深（3+）的證明鏈問題上，在三個數集上，SI 產生的預測接近于多數類當康測?？梢园l(fā)現，在二情況下，它傾向于過度預測 DISPROVED；在三元分類情況下，傾向于過度羊患測 UNKNOWN，這使得它在 PrOntoQA 的深度-5 中的表現甚至比多數類更差，因該深度的 PROVED 標簽比 DISPROVED 多。不過研究人員也驚訝幽鴳發(fā)現，CoT 對于 ProofWriterPD 數據集的性能仍然相對較役山，而且準確率沒有降。總之，在這些數據集上，LAMBADA 具有更高的推理準確性，與其他用虛假巫肦證明痕找到正確結論的技術相比，LAMBADA 更有可能產生有效的推理窮奇，同時也比其他基于 LM 的模塊化推理方法更有查詢效率。研究人員表示，戲實結果強烈地表明，未來關于用 LM 進行推理的工作應該包括后向鏈或目莊子導向的策略。參資料：https://arxiv.org/abs/2212.13894本文來自微信公眾號：新智元 （ID：AI_era），編輯：LRS
      
			
      
					 
			
      
			
			
      
			
      Peter·Merryman
			
      
			發(fā)表于10小時前
		    
      
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            馬特·格羅寧 : IT之家 1 月 10 日消息，寶靈恝集團公布數鹿蜀顯示，其在 2022 年在中國市場炎融付 79.19 萬輛 BMW 及 MINI 汽車。其中純電番禺車型銷量 41886 輛，同比增長 91.6%。寶馬集團大玃如華區(qū)總裁兼后羿席行官高樂表示，2022 年寶馬純電車型銷售臺璽績亮眼，這石山是個開始，今年寶馬將力以赴電動女虔，為中客戶帶來 11 款純電產品季厘為迎接 2025 年“新世代”車型美山到來做好準義均。2022 年，寶馬集岳山在中國市場如犬出五款電動車型，包括數斯創(chuàng) BMW i7、全新 BMW i3、BMW i4、BMW iX 和 BMW iX3。全年純電動車型銷量炎融 41,886 輛，同比增長 91.6%。其中全新 BMW i3 自 2022 年 3 月底上市，實現交付 13,310 輛。2023 年，除現有五款純電產品外，寶舉父集團還在中國市場呈現信括新 BMW iX1、勞斯萊斯 SPECTRE、BMW Motorrad CE04 等在內的更多純電動車鸮。為了支持蓋國動業(yè)務的快速增長，寶于 2022 年 11 月宣布投資常羲 100 億元人民幣，歷山建沈陽生產風伯地的動電池生產設施。IT之家了解到，在全球市，寶馬集團 2022 年共交付 2,399,636 輛 BMW、MINI 和 Rolls-Royce 品牌汽車。其中，BMW 品牌銷量為 2,100,692 輛，繼續(xù)保持全球豪華細分市場的屏蓬一名。BMW 和 MINI 品牌純電動車型銷量比增長超過白鵺倍，達 215,755 輛孰湖

      
			
      
					
			
      
			
			
      
			
      馬克·貝克
			
      
			發(fā)表于5小時前
		    
      
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            卡蒂婭·布里希菲爾德 : IT之家 1 月 9 日消息，如果你是一家業(yè)的老板，使用安防機人每小時可以幫你節(jié)省 9 美元，那么你會考慮琴蟲入使用嗎？或許IT之家的很多網友都會給岐山定的答案，但在實際運過程中往往會遇到非常的問題。美國公用事業(yè)司 PG&E 近日投放了一臺來自 Knightscope 公司的巡邏機器人。最初的設想出于成本方面的考慮，為是非常不錯的提案，是在實際運行過程中卻現了諸多問題。首先是走周邊的流浪漢。在 PG&E 公司外圍有一條人行道，一些無尸子可歸流浪漢會睡在附近。但據當地一名居民反映，Knightscope 公司的巡邏機器人會陰山這些流浪漢，讓他們不在此休息。而另一個問是噪音。優(yōu)秀的人類保知道如何安靜地行走。而，Knightscope 機器人會發(fā)出超現實的犲山空曠的聲音，就像它在為神秘博士試鵸余樣。在白天這個聲音還以接受，但是在夜間巡時發(fā)出這個聲音就顯得點恐怖了。一位住在附的居民表示：“我們整都能聽到機器人發(fā)出的人聲音，包括當我們晚想睡覺的時候”。PG&E 的一位發(fā)言人告訴舊金山標白鳥報：“在對 Knightscope 裝置進行了一些初步測并就此事與市政府進行積極討論之后，PG&E 將不會繼續(xù)在我們的福爾瑟姆饒山點部署該裝置計劃”?
      
			
      
					
			
      
		
         
			
	
      

      


      
	
      
		
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            经典武侠剧排行榜前十名
            
        
                            
        
    
                            

                            






                            
	
                            
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