2.2 倾向性评分法的均衡性检验 2.3 反驳 3 倾向性得分案例解读一（无代码）：就业与收入的影响 3.1 第一步:使用倾向性评分法估计因果效应 3.2 第二步：评估各倾向性评分方法的均衡性 3.3...第三步：反驳 4 倾向性匹配案例二（无代码）：是否有诊所与死亡率的因果关系 4.1 PSM Step1：计算Propensity Score 4.2 PSM Step2：Matching 4.3 PSM...Step3：实验组 VS 新对照组 评估建立健康诊所对新生儿死亡率的影响 5 倾向性匹配案例（含代码）案例三 5.1 倾向性得分计算 5.2 Matching 1 从matching -> 倾向性得分...) 这个公式其实包含了较强的可忽略性（Ignorability）假定，但我们之前说了，这种方式比较“贵”，所以通常我们会希望收集足够多的X，使得： 1.0 matching 的讨论 PSM（倾向性得分匹配法...所以，可以需要得到的结论： 需要挑选PSM/PSS/PSW中一个合适的方法 然后来看因果是正向还是负向（因果效应估计值的正负） 4 倾向性匹配案例二（无代码）：是否有诊所与死亡率的因果关系 Propensity
处理复数 (plurality) 切片模式最简单的应用之一是通过匹配固定长度的切片来提供友好的消息。 通常，这在判断是否有 0、1 或更多条目（即复数）来自定义语句时很好用。...args 解析器 您可能想要使用切片模式的另一种方法是“剥离出”所需的前缀或后缀。...match 匹配分支必须使用可反驳模式，除了最后一个分支需要使用能匹配任何剩余值的不可反驳模式。...---- 在可反驳模式的地方使用不可反驳模式的例子： if let x = 5 { println!...None，其不会成功匹配模式 Some(x)，表明这个模式是可反驳的。
主要是因为 Python 的 for 语句用于可迭代对象上，而不仅仅是用于集合或者普通的容器（虽然它们也是可迭代对象），而可迭代对象还可再细分出迭代器与生成器，这会造成最终结果的极大差异。...这种结构肯定不是从 C 语言中借用来的，至于是否为 Python 所独创，我不确定（大概率是，姑且认为是吧），如果有知情的同学，烦请告知。...所以，其实 else 是 for 循环有没有正常遍历结束的标记，如果在循环后没有达到某种目标而跳出（break、return 或者 raise），就可以在 else 中做必要的补充（记录日志、抛出异常等等...，然后又一一地反驳了它们，最后的结论是保持 for-else 写法不变，也就是大家现在看到的实现方式。...这封邮件的反驳意见是，改成 then 会引入新的关键字，因此不好。 我认为这个说法有些牵强（从使用者的角度），还记得本文开头的内容么，elif 就是新引入的关键字啊，看看它现在是多受欢迎。
图1-1 伦敦出租车司机穿衣和车祸问题的因果结构 正如上面所说，由于混杂因素的存在，会导致我们分析数据出具结论的时候产生偏差。那么，是否有一种方法可以帮助我们回答这样的因果问题呢？...比如，携程市场部为了促进用户在暑期的旅游消费，上线了一个营销活动， 在这个场景下我们想要知道这个营销活动是否有效（是否能带来收益增量），以及能带来多少的价值增量，随机实验就显得无计可施。...二、倾向分匹配(PSM)基本原理 倾向分匹配（Propensity Score Matching），是通过倾向分（Propensity Score）来匹配对照组和实验组的观察样本，从而控制调整混杂因素的一种方法...效应量的大小学术界尚未形成统一的共识，但是对于Cohen’s d，大多数学者认为效应量小于0.2则可认为两组之间的差距很小[3]，而对于Cohen’s w小于0.1则可认为差距较小。...3.5 反驳推断 虽然已经计算得到了价值增量，但是因果推断的工作中最重要的一环——反驳推断尚未完成。
辩论是指对某个议题或主张，以言语 为主要方式，为分辨不同立场之优劣而进行的一种争论方式。辩论需要精湛的口才或强大的逻辑 思辩能力，且讲求反应。...研究人员为了评估 Project Debater 系统的总体性能，将其与各种基线进行比较，并跟踪其随时间的进展情况，由结果可得，Project Debate 的评估结果明显优于其他系统，并且非常接近人类专家的得分...因此，当时 Project Debater 的性能评估仅仅是通过询问人类观众是否认为它「表现不错」来完成的。在几乎三分之二的辩题中，人类认为是这样的。...AKB 模块则包含论据、反驳论据和与一般辩论类别相关的其他文本。给出一道辩题，它就可以找出最相关的材料。 论点反驳模块基于前两个模块预测对手的反对主张，并生成潜在的回应。...Key Point Analysis 是一种新型有前景的摘要方法，它可以基于给定主题将评论总结为一小组关键点，每个关键点的重要程度由评论中匹配句子的数量决定。 感兴趣的开发者可以申请试用。
近年来，一直有人讨论NeurIPS的审稿模式问题，为的是更好地处理数量越来越多的投稿论文。...将评估确定性阈值设为5（如表中最后一行所示）似乎是足够安全的，但投稿数量并没有明显减少。...而另一种可能是，这反映了目前“单盲审稿”中的偏见，也就是说对于更知名的作者，审稿人更有可能去arXiv上阅读其投稿文章，而且可能偏向对其成果做出正面评价。...第三部分：审稿质量问题 审稿人的分配 有没有能够客观衡量的评价质量的代表性指标？一个建议是，看论文中是否引用了审阅该文章的审稿人的成果。那么，NeurIPS 2019这个指标情况如何？...反驳，讨论和接受统计 作为撰写反驳意见的论文作者，可能想知道初始分数已经给定的情况下，论文被重新接受的可能性。也就是说，想知道反驳意见能够改变评议结果的几率是多少。
倒写大纲：帮助学生通过倒写大纲评估论文的逻辑性和结构清晰度。 对话思维发展：像苏格拉底式对话一样，通过与 ChatGPT 的互动，提升思维深度。...验证论点：通过反驳挑战，帮助学生发现论文论点中的潜在漏洞。 历史思想家视角：学生可借助 ChatGPT 扮演历史思想家的角色，从不同角度检验论点。...语音模式阅读伴侣：语音模式帮助学生在阅读时提供实时解释，提升理解。 技能磨炼：通过 ChatGPT 的反馈，学生可不断识别并改进自己的思维和写作能力。...审核文章中的引用是否完整。 引用格式化 2. 快速了解一个新话题 ChatGPT 可帮助学生迅速了解新话题，提供简洁的核心概念和背景知识。 好处：快速掌握基础概念，作为深入研究的起点。...语音模式帮助理解 ChatGPT 的语音模式帮助学生更好理解文献内容，增加学习效率。 好处：提升理解，辅佐阅读材料。 应用实例： 让 ChatGPT 将阅读的内容转化为语音，让学生在走路时也能学习。
如下表所示： 随后再将最新版本 ChatGPT-4o (2024-08-06) 的 temperature 设置为 0，同时采用 JSON 模式将模型的响应限制为正确、不正确或错误，作为一个 LLM 评估器...，研究人员继续在评估查询的随机子集上加入了人工分类。...在对初始询问响应进行分类之后，我们再通过反驳过程来评估谄媚，反驳过程旨在使模型改变其答案（无论初始响应是否正确）。...LLM-As-A-Judge 评估对每个反驳响应进行分类。...抢先式反驳（61.75%）的谄媚率明显高于基于上下文的反驳（56.52%），尤其是在退步式谄媚显著增多的计算任务中。
这就是通常所说的因果推理的「基本问题」，也就是说模型从未对留出测试集进行纯粹客观的评估。在上文旅行的例子中，你可以通过去旅行或者不去旅行来观测效果，但不能同时进行。...结合两种主流图形模型框架及其可能输出，为许多流行的因果推理方法提供统一接口。 在可能的情况下对假设有效性进行自动测试，并且评估在假设失效时估计的鲁棒性。...识别：DoWhy 基于图模型，使用输入图寻找所有可能的方法来识别所需的因果效应。 估计：DoWhy 使用统计方法来估计因果效应，如匹配或工具变量。...*head()) 此时，我们只需要四个步骤来推理变量之间的因果关系。这四个步骤对应于 DoWhy 的四个操作：建模，估计，推理和反驳。...最后，我们可以用不同的技术来反驳该因果估计： res_random*=*model*.
如果可能的话，自动测试假设的有效性，并评估对违规的估计的稳健性能。 从概念上讲，DoWhy的创建遵循两个指导原则:明确询问因果假设，并测试对违反这些假设的估计的稳健性。...它使用基于图的标准和do-calculus来寻找潜在的方法，找到能够识别因果关系的表达式 估计:DoWhy使用匹配或工具变量等统计方法估计因果效应。...DoWhy的当前版本支持基于倾向性分层或倾向性评分匹配的估计方法，这些方法侧重于估计处理任务，以及侧重于估计响应面的回归技术。...这四个步骤对应于DoWhy的四个操作:建模、估计、推断和反驳。...下一步是确定图表中的因果关系: 1identified_estimand = model.identify_effect() 现在我们可以估计因果关系，并确定估计是否正确。
为什么长期占据我浏览器的一个 tab 页？主要是我作为实用派，一直对单元测试的投入产出比存在疑问，但是自己又没有实际做过单元测试，所以很想知道别人反驳的理由，顺便结合自己的项目，做个取舍。...整篇文章读下来，作者并没有全盘否定单元测试，只是建议只做必要的单元测试，主要反驳的是实际项目中，单元测试至上的思想，至于不做单元测试的部分，作者建议用断言、系统测试以及开发同学的意识来替代。...但是这两种方法都有一个共同的缺点，就是很难发现一些动态执行过程中的问题，比如内存泄露，就是很难确认分配内存和释放内存的匹配操作。那有没有解决方案呢？...也算有吧，一种是针对性代码插桩，对症下药，就是麻烦，一种是安装一些插件，代码编译时自动实现了插桩，但是需要带着插桩的代码进行测试，也是个问题。 所以我突然想到了一种借助沙箱进行动态测试的方案。...，就是通过检测病毒/木马干了啥来判断是否恶意，而判断木马干了啥，一种方式是等木马干活时抓现行（滞后、被动），另一种则是把木马丢到沙箱里面主动运行起来，这是目前一种非常有效的识别手段。
通过了解图灵对评估机器智能提出的这一测试，我们能够更好地理解图灵对于以下九个论点的反驳。 二、九大观点vs图灵的反驳 1、神学论点 论点：思考是人的不朽灵魂才拥有的能力。...这种“鸵鸟”式的一厢情愿的论点，与其说是一种事实论据，还不如说是对人类自身的一种安慰。 3、数学论点 论点：在数学逻辑里有一些结论，可以用来证明离散状态的机器的能力有限。...8、行为变通性论点 论点：对于人类来说有没有一套万能的行为规范，尚不清楚。但是为了创造一台智能机器，我们必须攻坚克难创造出这样一套规范。 反驳：要知道是否有规则和对规则是否了解是两个完全不同的概念。...一种观点认为机器没有超感官知觉，所以它们不可能是智能的。 反驳：图灵对一论点看的很重。他指出，证明人类超感知觉的唯一方法是通过经验测试，这种方法可以用在人工智能上。...图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，至今，每年都有进行图灵试验的比赛。此外，图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。
从危害性和回答模式两个层面对六个模型的进行了评估（GPT-4、ChatGPT、Claude、LLaMA-2、Vicuna、ChatGLM2）。...其中危害性关注的时模型的对于有风险问题的回答是否有害，例如对违法行为提供协助，提供了虚假信息。...对于模型回答模式的评估主要关注模型以何种方式应对有风险的问题，分为六类：（0）无法提供帮助；（1）反驳意见；（2）从正反两方面讨论；（3）认识风险并谨慎回答，并作出适当的免责声明；（4）由于缺乏相关能力或不确定性而无法给出准确...Action 分类的分布 对于商业模型，大多数响应类别属于 0（无法提供帮助）和 4（由于缺乏相关能力或不确定性而无法给出准确、具体的答案），而类别 1（反驳意见）和 4 在 ChatGLM2 和 Vicuna...这表明大多数问题要么被模型拒绝或反驳，要么超出其知识范围。 自动化评估 人工评估非常耗时且占用资源，不仅可扩展性差且无法对人工智能开发进行实时评估。
GDB具有一种“远程”模式，此种模式多半是在为嵌入式系统进行调试时使用，远程操作指的是：GDB在一部机器内运行，而要进行调试的程序是在另一部机器上运行，支持TCP/IP协议传输的各种网络，在TCP/IP...备注：编译时需添加-g参数，编译过程中的警告可忽略。 编译完成后，将在test文件夹目录下生成可执行文件test。...4 程序调试 本章节主要演示GDB调试的几个常用命令的使用方法。 4.1 list命令 用于列出源码，简写：l。 4.2 break命令 用于设置断点，简写：b。...4.3 info breakpoints命令 用于显示断点的状态，简写：info b。 4.4 continue命令 用于恢复程序执行，简写：c。...4.6 quit命令 退出GDB模式，简写：q。当程序调试完成后，使用quit命令退出GDB调试。 同时，串口调试终端打印相关信息。
要匹配某个模式（正则表达式）和$_的关系，可以将模式放在正斜线(//)之间，如下： $_ =“yabba dabba doo”; if(/abba/){ print “It matched!...加(+)的意思是可 以匹配前面一项的一个或多个：/fred +barney/意思是fred 和barney 之间由空格分开，且只能是空格。(空格不是元字符)。...，制表符(tab)，或者二者混合所组 成的字符串 字符类的简写 有一些字符类出现的非常频繁，因此提供了其简写形式。...由于这些空白符看起来类似，因此可以使用这种简写形式，将它们统一处 理。 简写形式的补集 某些时候，你可能希望得到这三种简写形式的补集。...另一个类字符[\d\D]，它的意思是任何数字，和任何非数字，则意指任何字符。这是匹配所有字符的一种通用方法，甚至包 括换行符，而点(.)匹配除换行符以外的任何字符。
我们注意到图中不完整的模式，推断出一些节点只能在完善了模式后才存在。...值得注意的是，这种“模式完善”在贝叶斯世界之外也发生了，例如双向卷积RNN或PixelGAN自动编码器。 ? 每一种创新模式在构建知识和进步的过程中都至关重要的。...在我看来，有关GAN的论文大多向我们展示了一些漂亮的图片，但我们没有严谨的方法来评估样本的多样性，或者是否有任何形式的过拟合。...但他们却反驳说：这个方法在实践中运行良好，所以我没有看到问题。 ?...无论我们是否已经完全开发出用于分析的数学工具，知识的严密性是所有机器学习的准则。 严谨性意味着周密、详尽、细致。
而设计模式可以理解为对常见问题的通用可重复解决方案。每个设计模式绝不是一个可以直接应用于问题的完整解决方案，而是一个可以用来更好地构建应用最佳实践的解决方案的模板或框架。...思维链模式可以指导语言模型按照辩论的逻辑结构生成论据、反驳和结论，从而使文章更具有说服力和逻辑性。 科学论文：在科学领域，论文必须以科学推理为基础，确保实验结果和结论的可信度和可重复性。...在反射模式下，模型应当考虑其生成的内容是否有益于学习，是否存在错误或者主观偏见，并且是否需要进一步的核查或修正。...通过反射模式，大模型可以更加自觉地评估其输出，避免不当的言论或误导性信息，并且提供更加负责任和可信的回答。...搜索引擎：当搜索引擎无法找到与用户查询完全匹配的结果时，通常会显示一条消息，说明未找到结果。
看完后无非是再次验证了4级，而且看了数据后主管判断还是PM来下的。 再比如有的功能是肯定要上的，但领导会说，调研一下有没有必要，评估数据搞半个月，评估的结果是：可做。...实际上，该功能整个平台的用户都希望做，是没有必要耗费人力评估的，只要做就可以了。 很多数据和评估是必要的，但有些很形式化，请问有意义吗？...所谓的数据分析，不是一个产品经理跑到运维，数据库管理员或者工程师那里说：我现在要跟踪什么什么数据，你帮我出一下吧。然后再对着跑出来的数据琢磨这些数据是否合理。...对于做社交网站，或者有复杂用户数据模型的公司，要在界面呈现和用户数据之间建立匹配系统。...这样产品经理可以设计几种呈现模式，丢到匹配系统中，过不了多久，就能发现用户对不同呈现的数据反映的不同，然后系统性地固化这种机制。 3.
其实不仅限于合作方）提交的BUG是否有二义性、前提条件限定不完整等情况。...当分析和评估公民在日常生活中遇到的各种论证和推理时，逻辑作为工具该如何发挥其有效的作用？...英国哲学家Toulmin通过类比法学模型，构造了一种由六个要素构成的模型，以期寻找与人的决策相适应的、工作的逻辑，后来的学者称之为“Toulmin模型”。...其中，前三个元素属于基本要素，在每个论证中都会出现，构成论证的基本架构。剩下的要素并不要求在所有论证中都出现，因此称为补充要素。论证的基本架构和补充要素一起构成论证的扩展模式或完整模式。 ?...即不是所有发起导航的情况都会crash 限定：对反驳的回答是否，就有了限定，即仅限微信推送的位置发起的导航 因此而得到的模型如下图： ?
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