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随着人工智能系统越来越先进，智能体「钻空子」的能力也越来越强，虽然能完美执行训练集中的任务，但在没有捷径的测试集，表现却一塌糊涂。
金融业是第一个见证区块链技术带来的快速变革的行业，而对于很多人来说，只看到了该技术在买卖虚拟货币上的应用，而这仅仅只是表层，区块链技术对金融业的影响远超于此。
1、腾讯云积分：开通积分商城权限后，用户可以通过完成指定任务、参加指定活动来获取腾讯云行为积分（以下简称“积分”），积分可以用于兑换各类商品和权益；
最近这两周，码码同学一直在负责整理小码匠的错题本，整理成电子文档（markdown格式）。
机器之心报道 机器之心编辑部 在近日举办的微软开发者大会 Microsoft Build 2023 上，OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 做了一个题为《State of GPT》演讲，其中他首先直观地介绍了 GPT 的训练流程的各个阶段，然后展示了如何使用 GPT 来完成任务并给出了直观的示例，最后他还给出了一些非常具有实际意义的使用建议。机器之心详细整理了该演讲，以飨读者。 视频地址：https://youtu.be/bZQun8Y4L2A 如何训练 GPT？ 首先，我们概括性地
Wallet is a tool to help users manage assets on the chain and read data.Wallets can be classified according to the two dimensions of private key generation and private key storage.Each dimension can be further subdivided.Different users can choose their own wallets according to their own needs
我现在将介绍一个利用myCobot的实验。这一次，实验将使用模拟器而不是物理机器进行。当尝试使用机器人进行深度强化学习时，在物理机器上准备大量训练数据可能具有挑战性。但是，使用模拟器，很容易收集大量数据集。然而，对于那些不熟悉它们的人来说，模拟器可能看起来令人生畏。因此，我们尝试使用由 Nvidia 开发的 Isaac Gym，它使我们能够实现从创建实验环境到仅使用 Python 代码进行强化学习的所有目标。在这篇文章中，我将介绍我们使用的方法。
开源社区是技术进步和创新的重要驱动力。它们汇集了全球的开发者、设计师、写手和其他专家，共同为一个目标而努力：创造更好的软件和技术。本文将探讨开源社区的力量，以及它们如何推动合作和创新。
为了进一步丰富和完善现有产品文档，更好地服务于广大用户，现面向全体用户发出邀请，邀请大家成为官网内容贡献者，共同打造极致文档体验。本次活动是TDP运营团队联合文档部门共同发起的，TDP团队对乐于分享者，将在文档奖励的基础之上进行福利加码，将会获得丰厚的奖励回馈哦～
前两天ICLR2024组委会公布了今年的论文接收结果，本次共收到了7262篇投稿，总体录用率约为31%，其中Spotlights论文的录用率为5%（约有363篇），Oral论文的录用率为1.2%（约有85篇）。
OpenAI在努力——为了提升GPT-4的数学推理能力，OpenAI团队用「过程监督」（PRM）训练模型。
知道什么是挨踢项目吧？什么！不知道？那IT项目知道了吧？为了不让客户踢、不让老板踢、项目组成员之间不互相踢，俺为大家分享一些减少被踢机会的心得体会。就算不能让项目成功，也至少不会死得那么惨吧！
我们非常欢迎开发者们为腾讯开源贡献一份力量，相应也将给予贡献者激励以表认可与感谢。在此我们提供了官方对腾讯开源贡献的说明文档，每个项目的具体贡献规则由项目团队制定，开发者可以选择适合的项目并根据对应规则参与。开源项目团队上报满足条件的贡献者，后续将由官方联系发放奖励。 参与贡献 提交新的特性代码（Feature） 提交补丁优化代码（Coding） 撰写和改进项目的文档（Doc） 积极参与 Issue 的讨论，如答疑解惑、提供想法或报告无法解决的错误（Issue） 组织社区活动（Meet up） 你
保证事故能够被记录下来，理清所有根源问题。确保实施有效的措施是的未来重现的几率和影响得以降低，甚至避免。
讲到大语言模型的优势，一般首先要提到这类模型的涌现能力和思维链。这两者是大语言模型不断接近人类的关键特征。
一般科研人员在做实验的时候，通常会极力避免机器的这些作弊方式，只有少数的研究人员研究这些案例，他们认为算法的顽皮或许是AI真正走向智能的方式之一。
今天为大家介绍的是来自Openai研究团队的一篇提高语言模型推理能力的论文。近年来，大型语言模型在进行复杂多步推理方面的能力有了显著提升。然而，即使是最先进的模型仍然经常产生逻辑错误。为了训练更可靠的模型，作者可以采用结果监督或过程监督两种方法。结果监督为最终结果提供反馈，而过程监督则为每个中间推理步骤提供反馈。考虑到训练可靠模型的重要性以及人工反馈的高成本，仔细比较这两种方法非常重要。最近的研究已经开始比较这两种方法，但仍然存在许多问题。Openai进行了关于这个问题的研究，发现对于训练模型解决具有挑战性的MATH数据集中的问题，过程监督明显优于结果监督。
AI科技评论按：在当下，强化学习算法以一种惊奇、不可思议的方式进入到了我们的视野中。AI 科技评论此前也做过不少相关的覆盖和报道，而在 OpenAI 的这篇文章中，Dario Amodei 与 Jack Clark 将会探讨一个失败的强化学习模型。这个模型为何失败？原因就在于你没有指明你的奖励函数。本文由 AI 科技评论进行编译。 我们最近在 OpenAI 上使用 Universe 来进行强化学习的实验。Universe是我们使用的一款软件，可以用它来测试和训练AI代理。实验显示，有时候我们在使用强化学习进
你在一家小互联网公司做前端。最近公司发展势头不错，已经有了稳定的商业模式。老板决定尝试付费推广。
再回答这个问题之前我们先考虑一个问题，为什么同样的产品和体验，有些品牌就可以享有更多的资源，除了运气，还需要迎合产品自身的运营规则。然而，随着业务的不断发展成熟，商业业务逐渐向重运营、重策略的模式发展，提出的需求中运营活动类需求数量也不断增多。运营活动一旦搞好了，要么会引流很多用户，也会提升品牌影响力。但是如果运营活的质量很差，被骂的声音也会更响亮了！属实的又爱又恨，运营活动因而成为了质量人最甜蜜的负担～而通过项目的积累、与其他业务的讨论共创，我们也积累了一批对运营活动类项目的测试点和对应的测试方案。下面我将从设计思路和具体内容出发介绍面对一个运营活动类项目时，如何进行测试方案设计。
导语：为期一周的 IJCAI 第一天议程已经圆满结束。在前三天的工作坊上，全球各地人工智能行业人士，在此讨论 AI 在各个领域与方向的最新研究成果与未来动向。超神经特此整理部分主题及论文，做一详细介绍。
OpenAI最新研究 <Let’s verify step-by-step> 于昨天发布，引起了广泛关注。这个想法非常简单，可以用一句话来概括：
当前，不论是GPT-4，还是Llama 2等大语言模型，背后的机制都是人类反馈强化学习（RLHF）。
这就是OpenAI的最新研究。基于GPT-4，他们微调了几个模型，分别采用不同的监督方法。
昨天，翘首期待的iPhone12终于面世，不管是回归经典方框设计，还是首次推出小屏mini版，都让苹果玩家大呼过瘾。
今天，大会委员会公布了NeurIPS 2021的杰出论文奖，时间测试奖，以及今年新设的数据集和测试基准最佳论文奖。
反向强化学习（IRL）是近年来发展起来的一种能够解决RL反向问题的机器学习框架。简而言之，IRL就是向人类学习，它通过观察个体的行为来学习其目标、价值或奖励的领域。
【新智元导读】 伯克利大学的研究博客最新文章介绍了AI奖励机制存在的缺陷，提出让AI学习人类价值观，价值对齐问题的重要性，以及协同强化学习的一些最近研究。 小心你给的奖励 “小心你许的愿望！”——我们都听过这句谚语。国王弥达斯的故事告诉我们，轻易许愿往往事与愿违。弥达斯是一个爱财的国王，他向酒神许愿希望得到点石成金的能力，并如愿以偿得到了点金术。最初，这很有趣，他把碰触到的一切物品都变成了黄金。但快乐很短暂，当国王拥抱自己的女儿时，女儿变成了一座金子的雕像，国王认识到自己愿望的错误。 我们人类对于实际想要什
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在线文档编辑工具相当于一个轻量级、跨平台、多途径的Office。使用在线文档编辑工具，首先我们不用安装Office软件；其次在电脑网页上、手机小程序里我们都可以使用在线文档进行简单的编辑；最后我们编辑的文档可以实时更新、分享、协作等。今天呢给大家分享几个常用的在线文档编辑工具。
现在，大语言模型迎来了「无所不能」的时代，其中在执行复杂多步推理方面的能力也有了很大提高。不过，即使是最先进的大模型也会产生逻辑错误，通常称为幻觉。因此，减轻幻觉是构建对齐 AGI 的关键一步。
质量內建于开发流程中（building quality into the development process） DevOps文化的转变带来的一个效果是让新代码进入生产环境更加容易。这使一些未来的 DevOps 文化转变非常必要。为了确保生产环境的变更稳妥。团队需要重视“将质量构建在开发过程中”，这包括很多跨功能的考虑例如性能和安全，持续交付和自我测试的代码会形成一个允许频繁且低风险部署的基础。
腾讯云积分体系正式上线，想必大家都摩拳擦掌、跃跃欲试希望自己能多拿一些积分来兑换心仪的奖品，那么小编来为大家简单的介绍下，怎么才能更快的获（qu）得（hao）积（yang）分（mao）
韩寒在《他的国》中写道：“我们懂很多道理，却依然过不好这一生”，人们虽然知道很多道理，但并不一定能将这些道理应用到实际生活中。这种现象在生活中很常见，我们听了很多的成功学的道理，但实际上，成功和幸福不是仅仅靠这些道理就能实现的，需要不断地努力和实践，才能实现自己的目标。而在开发的过程中也会遇到类似的问题，明明熟读《代码整洁之道》，却依旧只能写低效代码，行业内经常调侃“一个优秀的程序员可以带动多人就业”，这些中间欠缺的是什么？如何快速落实？本文将从几个方面进行分析，欢迎阅读。
今年，大型语言模型（LLM）成为 AI 领域关注的焦点。LLM 在各种自然语言处理（NLP）任务上取得了显著的进展，在推理方面的突破尤其令人惊艳。但在复杂的推理任务上，LLM 的表现仍然欠佳。
现代人拖延产生的原因有很多，比如因为害怕失败而拖延，完美主义倾向而拖延，不想走出“舒适区”而拖延等等， 今天我们要针对一个常见的原因“对要做的事情没有兴趣”而产生的拖延来看，如何从“元学习”的思路中找到些启发。
强化学习代理，是一种通过奖励或惩罚机制逐步刺激目标实现的人工智能——它构成了自动驾驶汽车、灵巧机器人和药物发现系统的基础。但是因为它们倾向于探索不熟悉的状态，所以它们会很容易受到所谓的安全探索问题的影响，在这个问题上，他们会变得专注于不安全的状态(比如，一个移动机器人把车开进了沟里)。
---- 新智元报道 来源：OpenAI 编译：小潘 【新智元导读】OpenAI在利用增强学习训练人工智能系统任务上不断地取得进步。他们发布的新平台显示，可以允许人工智能系统从错误中吸取教训，并将错误视为系统的目标而非失败。 失败是成功之母：HER有自我审视能力 最近几个月，OpenAI的研究人员集中精力于构建具有更强的学习能力的人工智能。得益于他们的增强学习系统OpenAI baselines，机器学习算法可以进行自主学习。目前，这个新的算法保证人工智能可以像人类一样从自己的错误中汲取教训。
*本文原创作者：ArkTeam 楚子航，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 背景介绍 我们遇到过各种各样的 Shell,从协议上来看,最开始基于 TCP、UDP 的 Shell,到后来基于ICMP 的 Shell 。从依托工具上看,有 nc 反弹、telnet 反弹、SSH 端口转发等手段,极度猥琐的甚至还有利用 awk 的反弹 Shell。从语言上看,各种流行的语言都能用来写后门,从bash 到 3P(Perl Python PHP)再到 Ruby 和 Java ,大牛总是可以根据不同的环
2022年末，生成式对话型人工智能ChatGPT和AI生成图片应用Midjourney问世，1个月内获取过亿用户。根据IDC发布的《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》显示，我国AI计算力保持快速增长，2022年智能算力规模达到268百亿亿次/秒（EFLOPS），超过通用算力规模，AI行业发展迅速。AI领域的大部分问题都是如何提高机器学习效率的问题，即如何能让机器更高效地学习客观物理世界并代替人类执行工作任务。让机器学习客观物理世界，听懂人类指令执行任务，这个愿景实现的首要难点就是如何能让机器学习读懂人类语言。
近日，来自卡内基梅隆大学（CMU）的研究人员发布了一个评估多模态Web代理性能的基准测试。
还记得去年 11 月底爆出来的 Q* 项目吗？这是传说中 OpenAI 正在秘密开展、或将带来颠覆性变革的 AI 项目。如果你想回忆一下，可参看机器之心当时的报道《全网大讨论：引爆 OpenAI 全员乱斗的 Q * 到底是什么？》简而言之，Q* 很可能是 Q 强化学习和 A* 搜索这两种 AI 方法的结合。
虽然说谷歌很明显对AI持着积极态度，但或许一两种有效的保险措施仍是需要的，就像人也需要法律来约束一样。身处AI科研最前沿的谷歌正在积极研究有效预防AI对人类可能造成的各种损害的措施，这篇论文就是谷歌想
如果你正在构建一个语音识别系统。系统通过输入一个音频剪辑A，并对每个可能的输出语句S计算某个Score_A(S)来工作。例如，给定输入音频A，你可能尝试去估计Score_A(S) = P(S|A)，即正确输出转录语句是S的概率。
网站渗透测试服务在给客户写报告模板或者检查表的时候，应逐步完善。写报告在渗透测试中耗费大量的时间和精力。花费的时间取决于客户和经理期望的交付成果。(中文大概意思是客户和老板能不能看懂你的报告)奖励项目报告通常比渗透测试报告短，但是无论什么格式，您都将受益于为每个文档和测试类型创建模板(黑盒、白盒、Web、网络、wifi)。
摘要：来自人类反馈的强化学习（RLHF）是将大语言模型（LLM）与人类偏好相匹配的主流范式。然而，现有的 RLHF 在很大程度上依赖于准确、翔实的奖励模型，而奖励模型对各种来源的噪声（如人类标签错误）很脆弱、很敏感，从而使管道变得脆弱。在这项工作中，我们通过在奖励上引入惩罚项来提高奖励模型的有效性，该惩罚项被命名为contrastive rewards。我们的方法包括两个步骤：(1) 离线采样步骤，获取对提示的回应，作为计算基线；(2) 使用基线回应计算对比奖励，并将其用于近端策略优化 (PPO) 步骤。我们的研究表明，对比奖励使 LLM 能够惩罚奖励的不确定性、提高鲁棒性、鼓励改进基线、根据任务难度进行校准以及减少 PPO 中的差异。通过 GPT 和人类的评估，我们的实证结果表明，对比性奖励可以大幅提高 RLHF，而且我们的方法始终优于强基线。
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