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文心一言上线百度搜索、文档摘要、文本转视频等 5 个原生插件

8 月 17 日消息,深度学习技术及应用国家工程研究中心 8 月 16 日举行 WAVE SUMMIT 深度学习开发者大会,百度首席技术官王海峰在大会上表示,文心一言大模型现已上线 5 个原生插件:百度搜索、览卷文档、E 言易图、说图解画、一镜流影。 同时,文心一言现已支持一次同时使用 3 个插件,官方称在扩展大模型能力边界的同时,更能适应场景需要。 览卷文档:原 ChatFile,可基于文档完成摘要、问答、创作等任务。 一镜流影:AI 文字转视频,从主题词、语句、段落篇章等文字描述内容,一键创作生成视频。 E 言易图:基于 Apache Echarts 为您提供数据洞察和图表制作,目前支持柱状图、折线图、饼图、雷达图、散点图、漏斗图、思维导图(树图)。 说图解画:基于图片进行文字创作、回答问题,可帮助用户写文案、想故事。 上周清华大学新闻与传播学院沈阳团队发布《大语言模型综合性能评估报告》,报告显示,百度文心一言在三大维度 20 项指标中综合评分国内第一,超越 ChatGPT,其中中文语义理解排名第一,部分中文能力超越 GPT-4。

百度工程师浅析强化学习

作者 |Jane 导读 本文主要介绍了强化学习(Reinforcement Learning,RL)的基本概念以及什么是RL。强化学习让智能体通过与环境的交互来学习如何做出决策,以获得最大的累积奖励。文章还介绍了策略梯度(Policy Gradient,PG)和近端策略优化(PPO)等强化学习算法。 全文7099字,预计阅读时间18分钟。 01 强化学习(Reinforcement Learning,RL) 1.1 基本概念&什么是RL 强化学习(reinforcement learning,RL)专注于让智能体(agent)通过与环境的交互来学习如何做出决策,以使其在不断变化且不确定的环境中获得最大的累积奖励。 这个过程可以用以下几个要素来描述: 智能体(Agent):智能体是执行动作并与环境进行交互的实体。它可以是一个机器人、一个虚拟角色、一个算法等。 环境(Environment):环境包括智能体所处的所有上下文,包括外部条件、状态变量和其他影响智能体的因素。 动作(Action):智能体可以在环境中执行的操作,这些操作可能会改变环境的状态。 状态(State):状态是描...

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