prm - 腾讯云开发者社区

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Codewarrior 中的 .prm

这两种方式在同一个.prm文件中，不能同时存在。当用户只关心堆栈的大小而不关心堆栈的存放位置时，推荐使用STACKSIZE方式。系统默认的方式为使用STACKSIZE方式。

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OGG-01163 Oracle GoldenGate Delivery for Oracle, reprpt01.prm

目标端ggserr.log 2018-07-29 10:15:56 INFO OGG-06510 Oracle GoldenGate Delivery for Oracle, reprpt01.prm...table GGS.T_EMP. 2018-07-29 10:15:56 ERROR OGG-01163 Oracle GoldenGate Delivery for Oracle, reprpt01.prm...length is 20. 2018-07-29 10:15:56 ERROR OGG-01668 Oracle GoldenGate Delivery for Oracle, reprpt01.prm...varchar2(21);更改后重启目标端进程，依旧报错） 2.通过源端和目标端建立表定义文件的方式完成同步源端配置 1)配置表定义文件 GGSCI (cus) 1> edit params defen.prm.../dirprm/defgen.prm 在dirdef目录生成文件dirdef/cus.def ，具体内容如下后面内容就不截图了，包含现有表结构的实际定义内容等。

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清华一作1B暴打405B巨无霸，7B逆袭DeepSeek R1！测试时Scaling封神

根据此前的研究，一种方法是使用单一的PRM作为验证器在策略模型的响应上训练PRM并将其用作验证器，以对同一策略模型进行TTS；另一种方法则是使用在不同策略模型上训练的PRM来进行TTS。...从强化学习（RL）的角度来看，前者获得的是在线PRM，后者则是离线PRM。在线PRM能为策略模型的响应产生更准确的奖励，而离线PRM由于分布外（OOD）问题往往会产生不准确的奖励。...对于Qwen2.5-7B-Instruct模型，使用Skywork-PRM-7B和Qwen2.5-Math PRM的搜索方法性能随计算预算增加而提升，而使用其他的PRM性能仍然较差。...下图4和5说明了PRM的选择对于TTS的效果至关重要，并且最佳的TTS策略会随着使用的PRM的不同而改变，同时验证了PRM在不同策略模型和数据集之间的泛化能力也是一个挑战。...PRM对投票方法具有敏感性从表2的结果可以看出，Skywork-PRM-7B使用PRM-Vote比使用PRM-Max效果更好，而Qwen2.5-Math-PRM-7B对投票方法不太敏感。

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110训练数据超越GPT-4o！清华等提出隐式过程奖励模型PRIME，在线刷SOTA

隐式PRM 下面接入过程奖励模型（PRM），这里采用隐式PRM，只需要在响应级别标签上训练ORM。过程奖励模型简单理解就是对每个推理步骤进行评分，举个例子： PRM是以这种粒度来评价响应的。...隐式PRM本质上是一种语言模型。因此从理论上讲，可以使用任何语言模型作为PRM。在实践中，作者发现最初的策略模型本身就是的一个很好的选择。如何在线更新PRM以防止奖励黑客攻击？...然而，鉴于步骤标签的成本很高，在RL训练期间很难更新PRM，——可扩展性和泛化问题。但是，本文的隐式PRM仅要求更新结果标签。也就是说，使用结果验证器即可在训练期间轻松更新PRM。...下面展示PRM在线更新的重要性。比较两种设置：在线PRM使用Eurus-2-7B-SFT初始化，离线PRM使用EurusPRM-Stage1初始化。...从下图中可以看出，在线PRM在训练集和测试集上的性能都大大优于离线PRM。

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Robotics System Toolbox路径规划

%% 定义规划器 prm = robotics.PRM %% % 读入转化后的环境 prm.Map = mapInflated; %% % 设置规划器参数 prm.NumNodes = 50; prm.ConnectionDistance...%% prm.Map = mapInflated; %% prm.NumNodes = 20; prm.ConnectionDistance = 15; %% show(prm) ?...(prm) ?...%% prm.Map = mapInflated; prm.NumNodes = 60; prm.ConnectionDistance = 5; % show(prm) ?...); while isempty(path) prm.NumNodes = prm.NumNodes + 10; update(prm); path = findpath(prm

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PRM 与 HRM 双剑合璧 | 增量式 Vision Transformer 的参数有效跨任务提示！

具体来说，作者提出了一个提示保持模块（PRM），使这些提示在已学习的增量任务上有效。PRM从两种粒度限制跨任务提示参数的演变：外提示粒度（OPG）和内提示粒度（IPG）。...为了使这些提示在之前学习的任务上也有效，作者提出了一个提示保持模块（PRM）。PRM限制从OPG（第IV-A节）和IPG（第IV-B节）跨任务提示参数的演变。...PRM from Outer Prompt Granularity 作者的PRM限制了从外部提示粒度（OPG）提示参数的演变，这规范了基于提示的PTM的输出特征。...PRM在，，和（OPG）上应用从外部提示粒度的约束。此外，PRM直接在单组提示的参数上施加约束（IPG）。而且，HRM从之前学到的特定于任务的分类器头中转移知识来初始化任务的分类器头。...PRM from Inner Prompt Granularity 作者的PRM通过内部提示粒度限制了提示参数的变化。

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论文阅读理解 - Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation

PRM 学习输入 features 的不同分辨率的 filters. image.png ? Figure 3. PRMs 结构. 虚线表示恒等映射(identity mapping)....(a) PRM-A，将输入 feature maps 从不同金字塔层独立分离；(b) PRM-B，对于所有的金字塔层采用共享输入；PRM-C 采用 concatenation 取代 addition...来组合从金字塔层得到的特征，类似于 inception 模型；(c) PRM-D，利用 dilated 卷积，类似于 ASPP-net，而不是采用 pooling 来构建金字塔....； Figure 3(b)，PRM-B 具有相当的表现，但参数相对较少，计算复杂度较低....例如，给定 PRM，有 5 个分支，对于小尺度分支有 28 个 feature channel.

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对于语言模型的推理问题，一步步来会更好

因此，PRM可以在标准语言模型流程中进行训练。在测试时，确定每个步骤级别的预测只需要对整个解决方案进行一次PRM前向传递即可。作者在图1中可视化了两个不同答题方案的PRM分数。...作者定义解决方案的PRM分数为在PRM下每个步骤都正确的概率的乘积。在提供过程监督时，作者有意选择仅监督到第一个错误的步骤。这使得结果监督和过程监督之间的比较更加直接。...大规模监督实验图 2 作者使用PRM800K中的步骤级标签来训练大规模的PRM。为了确保大规模ORM基线尽可能强大，作者从生成器中对每个问题进行了100个均匀采样进行训练。...虽然ORM的性能略好于多数投票基线，但PRM明显优于两者。不仅PRM在所有N值下的性能更高，而且随着N的增加，性能差距也在扩大。这表明在搜索大量模型生成的解决方案时，PRM比ORM和多数投票更有效。...相反，可以通过使用大规模PRM来监督较小的模型进行相关的剔除实验。这个设置能够以较低的成本模拟大量的数据收集。在本节的其余部分，作者将大规模PRM称为PRMlarge。

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插入记录时单引号的处理

=new SqlParameter("@Title", SqlDbType.Char,160); SqlParameter prm2=new SqlParameter("@Author", SqlDbType.Char...,20); SqlParameter prm3=new SqlParameter("@Content",SqlDbType.NText,1073741823); prm1.Direction=ParameterDirection.Input...; prm2.Direction=ParameterDirection.Input; prm3.Direction=ParameterDirection.Input; //为insertCMD添加SQL...参数： insertCMD.Parameters.Add(prm1); insertCMD.Parameters.Add(prm2); insertCMD.Parameters.Add(prm3); /.../为SQL参数赋值： prm1.Value=Title; prm2.Value="David Euler"; prm3.Value=Content; coreDB.Open(); int recordsAffected

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Nginx代理出现403问题分析

/prm_env_proxy/ * Trying 9.139.61.234:80... * Connected to 9.139.61.234 (9.139.61.234) port 80 (#0)...> GET /xingyun/api/prm/prm_env_proxy/ HTTP/1.1 > Host: 9.139.61.234 > User-Agent: curl/7.74.0 > Accept.../prm_env_proxy/ * Trying 9.139.61.234:80... * Connected to 9.139.61.234 (9.139.61.234) port 80 (#0)...> GET /xingyun/api/prm/prm_env_proxy/ HTTP/1.1 > Host: api.xingyun.tencentyun.com > User-Agent: curl...> GET /xingyun/api/prm/prm_env_proxy/ HTTP/1.1 > Host:api.xingyun.tencentyun.com > User-Agent: curl/

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解密prompt系列34. RLHF之训练另辟蹊径：循序渐进 & 青出于蓝

既然看到这里是使用PRM打分筛选样本来训练PRM，自然使用到了Iterated Training，也就是会先构建一波样本训练一个PRM，用新训练好的PRM，对问题的N个回答进行打分，再筛选Top K的Convincing...不过考虑到上面PRM对样本进行了有偏筛选得到的大多是答案错误的样本，因此ORM的样本是在相同问题上用Generator重新随机生成的。所以ORM和PRM的回答样本并不相同。...一种是预测第一个错误的步骤，这样PRM和ORM会先对可比，对于对的回答二者的预测都是全对，对于错的回答，二者的预测都是存在有错误的步骤，只不过PRM会进一步给出错误的具体位置。...除了直观的效果对比，PRM相比ORM还有几个对齐优势redit Assignment ：针对复杂问题PRM能提供错误具体产生的位置使得进一步的迭代修改，变得更加容易，因此PRM的奖励打分的边际价值更高Safer...: 论文发现PRM似乎不存在对齐带来的效果下降，甚至还有效果提升。

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OpenAI最新研究Lets verify step-by-step，过程胜于结果！

这个过程是重要的，但也是直接的：他们将解决方案的PRM得分定义为在PRM下每个步骤都正确的概率，并实现为每个步骤的正确性概率的乘积。下图是两个不同解决方案的大规模PRM得分。...对于同一个问题的两个解决方案，通过PRM进行评分。左边的解决方案是正确的，而右边的解决方案是错误的。绿色背景表示高的PRM得分，红色背景表示低的得分。PRM正确地识别出了错误解决方案中的错误。...这意味着ORM训练集与PRM800K没有重叠，并且ORM训练集的规模比PRM800K大一个数量级。...虽然ORM的表现略优于多数投票基准线，但PRM明显优于两者。不仅在所有N值上PRM的性能更高，而且随着N的增加，性能差距越来越大。...首先，ORM和PRM的训练集无法直接进行比较：PRM训练集是通过主动学习构建的，偏向于错误答案的解决方案，并且规模小了一个数量级。

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golang中函数如何设置参数默认值

string `default:"default-a"` // this only works with strings B string // default is 5 } func Concat3(prm...Parameters) string { typ := reflect.TypeOf(prm) if prm.A == "" { f, _ := typ.FieldByName("A...") prm.A = f.Tag.Get("default") } if prm.B == 0 { prm.B = 5 } return fmt.Sprintf("%...s%d", prm.A, prm.B) } 虽然也能做到缺省参数（如果不设置A属性，则该属性将被默认初始化），但是这种方式只对字符串管用。

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Hikey960开发板刷写问题记录

改了prm_ptable.img中boot分区的大小，但没有分配ptable分区，现在刷不进ptable和xloader了，boot也刷不进。.../l-loader/prm_ptable.img Warning: skip copying ptable image avb footer (ptable partition size: 0,...从您提供的信息来看，您在Hikey960开发板上修改了prm_ptable.img中的boot分区大小，但没有分配ptable分区，导致现在无法刷写ptable和xloader，也无法刷写boot分区。...重新制作prm_ptable.img文件：首先，您需要重新制作prm_ptable.img文件，确保在其中正确分配了ptable分区。...重新烧录整个系统镜像：如果您已经重新制作了prm_ptable.img文件，那么您可以尝试重新烧录整个系统镜像。这将覆盖当前的系统设置，并允许您重新分配ptable分区。

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OpenAI要为GPT-4解决数学问题了：奖励模型指错，解题水平达到新高度

该研究将收集到的按步骤标记的整个数据集称为 PRM800K。PRM800K 训练集包含 800K 步骤标签，涵盖 12K 问题的 75K 解决方案。...过程监督奖励模型（PRM） PRM 用来预测每个步骤（step）中最后一个 token 之后的步骤的正确性。...绿色背景表示 PRM 得分高，红色背景表示 PRM 得分低。PRM 可以正确识别错误解决方案中的错误。...训练集与 PRM800K 没有重叠样本。...表格 1 中报告了 ORM、PRM 和多数投票的前 100 个的最佳表现。表明，PRM 的性能优于 ORM 和多数投票，同时意味着 PRM 在新的测试问题上性能仍然保持不变。

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C语言模拟银行家算法

; //初始化进程需求结构体 bzero(prm.get_resources , sizeof(prm.get_resources)); bzero...(prm.need_resources , sizeof(prm.need_resources)); bzero(prm.random_next_resources , sizeof(prm.random_next_resources...)); prm.program_number = getpid(); prm.judge_success_get_resources = TRUE;...] , prm.max_resources[resource2] , prm.max_resources[resource3] , prm.max_resources[resource4]);...= request_resources(crt,&prm))) bzero(prm.random_next_resources,sizeof(prm.random_next_resources

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【论文解读】让我们逐步验证

然而，论文在后文中执行了几个替代消融，使用论文最大的PRM作为一个更小的PRM的标记预测。关于数据收集的更多细节，请见附录B。...这是一个重要但很直接的细节：论文将一个解决方案的PRM分数定义为在PRM下每一步都是正确的概率。论文将其实现为每一步的正确性概率的乘积。...虽然ORM的表现略优于多数投票基线，但PRM的表现明显优于两者。PRM不仅对所有的N值都达到了更高的性能，而且性能差距随着N的增加而增大。...首先，ORM和PRM的训练集不能直接比较：PRM训练集是使用主动学习构建的，偏向于答案不正确的解决方案，并且要小一个数量级。...论文在表1中报告了ORM、PRM和多数投票的100项最佳表现。论文观察到与前文大规模监督相似的结果：PRM优于ORM和多数投票。

3131 0

LLM推理：如何通过PRMs和MCTS提升大型语言模型的推理能力

由于人工标注成本高，研究者使用上面 large-scale 上训练出来的 PRM（简称为 PRM_{large} PRM_{large}）来监督较小模型，以低成本模拟人工标注。...具体做法是：利用 PRM_{large} PRM_{large} 来生成 process 监督数据：把 PRM_{large} PRM_{large} 预测错误概率超过 20% 的步骤标注为错误。...利用 PRM_{large} PRM_{large} 来生成 output 监督数据：只要 PRM_{large} PRM_{large} 预测出某一步是错的，那这条数据的整体就标注为错的。...论文总结论文是纯研究 PRM 的好文章，论文的结果就是表明 PRM 比 ORM 要好。此外，也提出了主动学习，证明标难的数据带来的收益更好。...PRM-augmented annotation：但随着训练出性能够好的 PRM，可以用这个 PRM 的预测作为这个 node 的 p-value 的初始值，后续用 MCTS 来更新这个 node 的

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ibatis执行存储过程，java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 0

call proc_stats_$statisticsType$()} ]]> 错误日志如下： --- The error occurred in com/aspire/prm...exception is com.ibatis.common.jdbc.exception.NestedSQLException: --- The error occurred in com/aspire/prm...Caused by: com.ibatis.common.jdbc.exception.NestedSQLException: --- The error occurred in com/aspire/prm...(StatisticsDaoImpl.java:63) at com.aspire.prm.dmplt.statistics.biz.impl.StatisticsBizImpl.doStatistics...(StatisticsManagerImpl.java:50) at com.aspire.prm.app.statistics.manager.impl.StatisticsManagerImpl$

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java增量发布工具

ProjectPatch.git，该工程是基于eclipse，针对文件的修改时间来拷贝增量class文件，可以配置时间范围以及输出目录， prm_admin.war... E:\workspace\PRM\DF\jsp\admin prm.war... E:\workspace\PRM\DF\jsp\sp E:\workspace...\PRM\DF\iodd\config E:\workspace\PRM\DM\dbscript <!

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Codewarrior 中的 .prm

OGG-01163 Oracle GoldenGate Delivery for Oracle, reprpt01.prm

清华一作1B暴打405B巨无霸，7B逆袭DeepSeek R1！测试时Scaling封神

110训练数据超越GPT-4o！清华等提出隐式过程奖励模型PRIME，在线刷SOTA

Robotics System Toolbox路径规划

PRM 与 HRM 双剑合璧 | 增量式 Vision Transformer 的参数有效跨任务提示！

论文阅读理解 - Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation

对于语言模型的推理问题，一步步来会更好

插入记录时单引号的处理

Nginx代理出现403问题分析

解密prompt系列34. RLHF之训练另辟蹊径：循序渐进 & 青出于蓝

OpenAI最新研究Lets verify step-by-step，过程胜于结果！

golang中函数如何设置参数默认值

Hikey960开发板刷写问题记录

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C语言模拟银行家算法

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LLM推理：如何通过PRMs和MCTS提升大型语言模型的推理能力

ibatis执行存储过程，java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 0

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