java导出成可运行的jar文件，如下图： 如果上图中红框内前两个选项导出的jar包在linux上运行报错，说找不到需要的依赖包，那么就用第三个，使用这个会导出一个jar包，一个文件夹，文件夹中是...jar包的所有依赖。...然后将这两个文件同时上传到linux ，但要保证二者在同一目录下。 最后，关于在jar包中根据文件名动态加载某一个目录下的某个文件内容，好像是行不通的。...因为在使用Object.class.getResource(“config/client.properties”).getPath().获取文件路径时，拿到的是绝对路径，而在linux中获取jar包中的某个文件...号的，所以不能将动态的多个文件放到jar中，应该单独提取出来，放到某个固定的linux目录中。
如图1所示，LLM在一些常见的开放式问题测试数据集上的平均性能为94.94%，而在多项选择测试数据集上的平均性能仅为78.3%。 是什么导致了评估性能的显著差异呢?...在我们的数据集上测试了14个常见的LLM，结果表明一些模型存在严重的假对齐问题。实验表明，即使使用问题和正确选项的内容进行有监督的微调，LLM在多项选择题上性能的提高仍然非常有限。...数据集中的每个问题都包含一个相应的开放式问题和多项选择问题，用于直接比较模型性能差异。能力方面的比较测试是为了证明LLM在预训练阶段已经掌握了回答多项选择题的能力。...开放式问题涉及直接输入到模型中以获得相应的响应。实验结果如表3所示： 2️⃣安全性测试：类似于能力测试，对于多项选择题，我们使用与之前相同的提示模板，以及正则表达式匹配方法。...由于更大的参数量和预训练，该模型只需要稍微微调就可以完美地解决开放式问题。然而，该模型在多项选择题上的改进只有4%，几乎可以忽略不计。
前几个在Cocos2d-x论坛上，有人提到粒子系统的问题。。这里列举一下解决的方法： 或许到时候大家用粒子效果的时候也会发现这个问题，如今把这个问题的解决办法说出来。...至于原因我也不知道是引擎的问题还是个人的问题，在用Xcode进行开发的时候IOS跟Mac天生对游戏的Z轴不敏感，你怎么用Z轴都没关系。...甚至不用设置都OK，可是编译到了Android平台就不行了，也不知道引擎内部是什么原理，在Android天生对Z轴敏感。这个问题非常难描写叙述，也非常难理解。...（PS：原因就是添加子对象的Z轴关系要处理好）。 总结： addChild不要偷懒。加个zOrder。
本文的标题是按我在实际项目中遇到的情况来表述的，其实这个标题并不准确，当我搞清楚问题的原因后，觉得准确的标题应该是 《关于nanohttpd (2.3.1)运行响应变慢的问题》，也就是说问题的发生与android...nanohttpd 是什么这就不介绍了，我们在开发一个项目时要在android平台上实现一个WEB服务，就用到了nanohttpd.确实挺好用的，这个框架很小，但扩展性很好，没花多少时间就实现项目需要的...很长时间我们都找不到问题的原因，都打算放弃nanohttpd另觅框架替代了，但是换框架重新开发代价比较大，实在舍不得，我还想再抢救一下，我就又在google上的一统找，发现2017年就有人在github...好了，现在问题搞清楚了，nanohttpd master分支上已经解决了这个问题，只是nanohttpd没有release版本。...所以解决问题的方法有如下可选： 使用快照版本 如果你不太讲究，不在意使用快照版本，那就啥也不改，直接下载nanohttpd源码，编译使用master分支下的快照版本2.3.2-SNAPSHOT release
在这项工作中，作者实现了细粒度的视频-文本交互，同时通过一种新的借口任务（pretext task），即多项选择问题（MCQ），保持检索的高效性，在该任务中，参数化模块BridgeFormer经过训练，...为了实现细粒度的视频文本交互，同时保持较高的检索效率，作者引入了一种用于视频文本预训练的新参数化借口任务，即多项选择题（MCQ），它可以在视频的所有特征级别上适当地连接文本。...03 方法 本文采用“双编码器”结构进行视频文本预训练，以实现高效检索，并提出了一种新的借口任务——多项选择题（MCQ），带有参数化模块BridgeFormer，以增强视频和文本之间的细粒度语义关联...Multiple Choice Questions 借口任务MCQ使用参数化模块BridgeFormer执行，该模块将VideoFormer和TextFormer的所有级别中间token关联起来，以回答多项选择题...上表展示了在HMDB51和UCF101数据集上zero-shot动作识别的实验结果。 上表展示了在HMDB51和UCF101数据集上动作识别的实验结果。 上表展示了MCQ的消融实验结果。
本文提出一个全新的带有参数化模块的借口任务（pretext task），叫做“多项选择题”（MCQ），通过训练 BridgeFormer 根据视频内容回答文本构成的选择题，来实现细粒度的视频和文本交互，...该研究提出一个带有参数化模块 BridgeFormer 的借口任务叫做多项选择题（MCQ），训练 BridgeFormer 通过求助视频特征，回答由文本特征构成的选择题，从而实现细粒度的视频和文本交互。...这里该研究使用对比学习来优化多项选择题形式的预训练目标，而不是采用传统的“masked word prediction”，也就是随机 mask 一句话里的一些单词，训练模型预测出被 mask 的单词。...该研究进一步使用 CLIP 的权重来初始化本文模型，在 MSR-VTT、MSVD 和 LSMDC 上，文本到视频的检索结果如下表格所示。...总结 本文提出了一个全新的借口任务用于视频文本预训练，叫做多项选择题（MCQ）。这一借口任务加强了局部视频和文本特征的细粒度的关联，并且实现了高效的下游检索。
其中的问题主要由适合自动评估的多项选择题和简单问答题构成；每个问题都有一个已知的解，该解非常明确且易于验证，但无法通过互联网检索快速回答。...问题风格：HLE 包含两种问题格式：精确匹配问题（模型提供确切的字符串作为输出）和多项选择题（模型从五个或更多答案选项中选择一个）。...HLE 是一个多模态基准，其中 10% 的问题需要同时理解文本和图像。80% 的问题是精确匹配型问题，其余的是多项选择题。 提交格式：为确保问题的质量和完整性，该团队设定了严格的提交标准。...这是由于模型推理中固有的噪声 —— 模型可能会不一致地猜对正确答案，或者猜中多项选择题答案的概率低于随机。」...经过良好校准的模型声明的置信度应该与其实际准确度相匹配 —— 例如，在声称置信度为 50% 的问题上实现 50% 的准确度。 而表 1 的结果表明所有模型的校准都很差。
它要求根据所提供的上下文从考生中选择正确的答案。与完形填空相比，多项选择题的答案不局限于上下文中的单词或实体，因此答案形式更加灵活，但本次任务要求考生提供答案。 ?...2.4 Free Answering 与完形填空和多项选择题相比，跨度提取任务在允许机器给出更灵活的答案方面取得了很大的进步，但这还不够，因为在限定的语境范围内给出答案仍然是不现实的。...多项选择题会为每个问题提供考生的答案，这样即使答案不局限在原来的语境中，也可以很容易地进行评估。由于语言考试中的多项选择题很容易使用，因此构建数据集并不难。...在评估完形填空题和多项选择题时，最常用的衡量标准是准确率（Accuracy）。在跨度提取方面，使用精确匹配(EM)和F1-score来衡量模型的性能。...结语 目前的MRC模型虽然在某些给定的任务上已经超过了人类，但是还有很多的不足之处，如鲁棒性不足，可解释性差，推理能力的不足等等，表明机器并非具有真正的阅读理解能力，未来还将进行更加深入的研究探讨。
继智能系统在围棋、国际象棋、游戏等领域超越人类后，“阅读理解”也成为了机器的“苦恼”。 对此，云从科技和上海交大针对RACE多项选择题提出增强的DCMN+模型。...DCMN+是年初我们提出的DCMN增强模型，针对多项选择型机器阅读理解，以大规模预训练模型（如BERT等）作为前端编码器，在多个多项选择型机器阅读理解任务（如卡耐基梅隆大学的RACE）上取得了最先进的水平...与其他技术相比，其显著特征是双向匹配策略，其他现有模型的匹配策略都是单向的，比如在文章-问题（P-Q）建模时，现有技术只有问题（Q）在文章（P）上的映射匹配，没有文章（P）在问题（Q）上的映射匹配，而DCMN...任务描述 本文主要聚焦多项选择型机器阅读理解，它的形式类似于英语考试中的阅读理解（选择题），给定一篇文章，通过阅读并理解文章（Passage），针对提出的问题（Question）从选项中选择正确的答案（...，最后使用门控机制与原始的选项信息融合。
继智能系统在围棋、国际象棋、游戏等领域超越人类后，「阅读理解」也成为了机器的「苦恼」。 在此 AAAI 2020 论文中，云从科技和上海交大针对 RACE 多项选择题提出增强的 DCMN+模型。...与其他技术相比，其显著特征是双向匹配策略，其他现有模型的匹配策略都是单向的，比如在文章-问题（P-Q）建模时，现有技术只有问题（Q）在文章（P）上的映射匹配，没有文章（P）在问题（Q）上的映射匹配，而...1 任务描述 本文主要聚焦多项选择型机器阅读理解，它的形式类似于英语考试中的阅读理解（选择题），给定一篇文章，通过阅读并理解文章（Passage），针对提出的问题（Question）从选项中选择正确的答案...，最后使用门控机制与原始的选项信息融合。...3 实验结果 我们在各个多项选择数据集上均取得了最先进的成绩，包括 RACE，SemEval-2018 Task11, ROCStories，MCTest 以及 COIN Task1。 ?
通用&推理——MuSR (Multistep Soft Reasoning) 是一个新的数据集，专门设计用于评估 LLMs 在需要多步骤、常识推理的任务上的能力，如谋杀悬疑案件。...目的：测试 chain-of-thought 等技术在复杂推理场景中的极限表现。 通用——GPQA 该数据集包含由生物学、物理学和化学领域的专家撰写的448道多项选择题。...这些问题的难度非常高，即使是对应领域的专家解答正确率也只有65%，而在允许使用互联网的情况下，非专家验证者的平均正确率仅为34%。使用 GPT-4 作为基准的 AI 系统的正确率有39%。...每个问题是一个多项选择题，有4个选项，只有一个正确答案。...但通过Mixtral Demo体验，其支持语言主要为欧洲语系，且在回复质量上还是存在诸如指令遵循、信息冗余、misinfo等明显问题。
修改后的考试有一些问题，比如案例研究，其中描述了一个病人的场景，考生(包括人类和人工智能)被要求运用医学知识和推理来回答多项选择题。...考试没有问简单的事实，可能通过关键词搜索得到答案，而是描述了复杂的场景。对于人工智能来说，使用这种数据分析并产生洞察力是非常了不起的。...该系统使用自然语言理解(NLU)和深度学习，可以集成到电子健康记录中，在工作流程中提供临床见解，以增加医院工作人员，改进操作和文档——无论是在人群层面还是在每个患者层面。...考试有100道题，每道题都有多项选择题。例如，一个典型的问题可能有这样一种场景:病人描述他的症状以及先前的病史、药物和实验室结果。...但人类+人工智能组以91分的最高分超过其他两组。在最后一组中，人工智能为每个问题的最佳答案提供了建议，医生可以选择接受或拒绝该建议。
受此启发，这项任务被用来衡量机器理解自然语言的能力。在完形填空测试中，问题是通过从文章中删除一些单词或实体而产生的。为了回答问题，一个人被要求用缺失的项目填空。有些任务提供候选答案，但这是可选的。...它要求根据所提供的上下文从考生中选择正确的答案。与完形填空相比，多项选择题的答案不局限于上下文中的单词或实体，因此答案形式更加灵活，但本次任务要求考生提供答案。...多项选择题会为每个问题提供考生的答案，这样即使答案不局限在原来的语境中，也可以很容易地进行评估。由于语言考试中的多项选择题很容易使用，因此构建数据集并不难。...在评估完形填空题和多项选择题时，最常用的衡量标准是准确率（Accuracy）。在跨度提取方面，使用精确匹配(EM)和F1-score来衡量模型的性能。...结语 目前的MRC模型虽然在某些给定的任务上已经超过了人类，但是还有很多的不足之处，如鲁棒性不足，可解释性差，推理能力的不足等等，表明机器并非具有真正的阅读理解能力，未来还将进行更加深入的研究探讨。
此外，ChatLaw 可以基于事实生成法律建议、法律文书。该项目在 GitHub 上的 Star 量达到了 1.1k。...所以这里先展示一个 ChatLaw 团队提供的官方对话示例，关于日常网购时可能会遇到的「七天无理由退货」问题。不得不说，ChatLaw 回答挺全的。...基于法律法规和司法解释的构建示例： 抓取真实法律咨询数据示例： 律师考试多项选择题的建构示例： 然后是模型层面。...为了训练 ChatLAW，研究团队在 Ziya-LLaMA-13B 的基础上使用低秩自适应 (Low-Rank Adaptation, LoRA) 对其进行了微调。...，模型在该类任务上的表现会明显提升。
至少得保证简历上的东西面试官能和你扯一个小时吧。...07/26 用友机考（常规牛客机考） （20分）单项选择题10题 -- 考Java基础 （30分）多项选择题10题 -- 考设计模式，Java基础，spring的设计模式，单例设计模式等等 （15分）数据库...（15分）编程题 -- 字符串，说的是一个手机拼音九键的字符串问题。...不然考试的时候，全程懵逼。建议：至少会背一道复杂的SQL题目。这样子考试的时候至少知道该怎么写。 算法题目部分。这就没办法了，只能靠自己写了。平时需要注意一些很常见的题目，比如字符串题目。...诺瓦星云机考 --- 三道简单的算法，求整数的二进制有多少个1，分割数组，冒泡排序 复习项目中的前后端分离的认证，使用jwt 生成 token，授权框架使用spring security 今天 算法：重写复习二分查找
比如，我们可以从经验中知道，玻璃是易碎的，或者给吃素的朋友端上来一盘肉是不礼貌的。 然而，在「常识」这一点上，即使是当今最先进、最强大的LLM也常常达不到要求。...一名机器人艺术家在2022年英国Glastonbury音乐节上为表演者作画 LLM非常善于在涉及记忆的测试中取得高分，比如GPT-4最为人称道的成绩之一，就是可以通过美国的医生和律师执业考试，但依旧很容易被简单的谜题搞迷糊...为了弥补这方面的缺陷，很多这类的选择题都被纳入到流行的基准测试中，用于用于衡量AI对常识的掌握。 然而，这些问题很少能够真正反映现实世界，包括人类对物理定律的直觉理解，以及社交互动中的背景和语境。...这场会议将当时顶尖的AI研究人员聚集在了一起，随后就诞生了基于逻辑的符号框架，使用字母或逻辑运算符来描述对象和概念之间的关系，用于构建有关时间、事件和物理世界的常识知识。...比如，即使向LLM提出两个非常相似的问题，也可能会得到截然不同的答案。 对于不涉及多项选择题的测试，比如为图像生成合适标题，也很难完全探测到模型的多步骤和常识性推理能力。
- MedMCQA数据集包含来自印度医学入学考试（AIIMS/NEET）的194,000多个四选项多项选择题。该数据集涵盖2,400个医疗保健主题和21个医学主题。...- PubMedQA数据集由1,000个专家标记的问答对组成，其中任务是在给定一个问题的情况下产生一个是/否/可能是多项选择题的答案，并将PubMed摘要作为上下文（Q+上下文+A）。...- MedicationQA数据集由常见的消费者关于药物的问题组成。除了问题之外，数据集还包含与药物焦点和相互作用相对应的标注。...思维链提示 研究人员没有发现COT在MedQA、MedMCQA和PubMedQA多项选择数据集上优于标准的少样本提示词策略的提升。...如下表中展示了一些定性例子，表明LLM的答案在未来的使用场景中可以作为对医生回答患者问题的补充和完善。
康奈尔大学留学生发布了第一个自由形式的中文阅读理解多选题数据集，其中86.6%的问题都需要文档外的知识。 在这个数据集上，各个模型的正确率最高也只有68%，比起人类的96%的表现，还是差距明显。...这份数据集命名为C3（free-form multiple-Choice Chinese machine reading Comprehension dataset） 收集的主要是形式自由的多项选择题，...如果一个问题能够在文档中进行匹配，回答起来就几乎不需要先验知识，而需要先验知识的问题分为三类： 1、关于语言的知识：需要词汇/语法知识，例如：习语、谚语、否定、反义词、同义词、单词可能的含义和语法转换。...2、关于某个特定领域：需要但不限于一些事实上的知识，这些事实与特定领域的概念，概念定义和属性，概念之间的关系。 3、一般世界：需要有关世界如何运作的一般知识，或者被称为常识。...在第三类中，研究者又将问题分为8个子类型： 1、计算：数值计算和分析 2、内涵：关于对某物或某人隐含的感情、情感和语气 3、因果：事件B引发事件A，通常用来回答“为什么”的问题 4、暗示：要点、建议、意见
研究人员仅使用一个拥有80亿参数的LLM——远小于行业巨头如GPT-4——便在测试数据集上实现了28.18%的答案准确率提升和13.89%的工具使用精度提高。...四个自定义数据集主要由多项选择题构成，而其中的气候科学数据集还包含开放式问题（例如关于气候变化缓解的政策建议）。公开的MATH和SciBench数据集则完全由数值问题组成。...对于自定义数据集中的多项选择题（MCQs），研究人员根据模型是否选择正确选项来分配二进制分数。...工具使用准确率 总体而言，训练模型在所有数据集上均实现了最佳的工具使用准确率，除了在SciBench数据集上排名第二。...除了表中展示的优势外，研究人员还进一步分析了MATH数据集上的工具使用决策情况，该数据集在下图中根据问题难度提供了先验标签。 训练模型在问题难度增加时显示出合理的工具使用增长。
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