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🦉 想只有困难,做才有答案 | .NET 框架 Furion v4.9.2.14

董宇辉说:” 行就是知,知就是行。想,只有困难;做,才有答案。“ 其实多数时候,我们想得太多了,实际去做的太少了。就好像写这个内容时想的是个中长篇,可真正话到手上只有寥寥数语。 做事何尝不是如此,光有 idea 是不值钱的! 时间能改变许多人和事,同样也能冲淡许多记忆,但更能证明许多人与事的价值。 追溯 Furion 的诞生之初,借助 Gitee 的看板功能,将每一个任务都细致入微地规划好,并逐一将其化为现实。那时的我,心中并无太多纷扰与顾虑,只是怀揣着对技术的热爱与追求,全身心投入到完善框架功能的征途上。然而,命运的轮盘总是如此神奇,未曾料到,Furion 框架已如雨后春笋般蓬勃发展,其影响力与日俱增,正逐步迈向更广阔的未来。 只是,物非人非,今昔何异,心随境转梦难寻。 2020 年,Furion 第一个版本 2024年,Furion 第四个版本 本期亮点 1. 添加定时任务批量设置作业组名称 GroupSet 默认情况下,若需为单个或多个作业批量设置GroupName,以往需采用以下的方式,这在代码层面显得较为冗长。 services.AddSchedule(options =...

揭示语言大模型的采样过程

作者 | Chip Huyen OneFlow编译 翻译|杨婷、宛子琳 机器学习模型具有概率性。对于同一个问题,机器可能会给出不同回答,以“世界上最棒的美食是什么?”这一问题为例。假如我们间隔一分钟,对同一个人提问,这个人两次给出的回答应该是相同的;但如果我们分两次问模型同样的问题,它给出的答案可能会发生变化。如果模型认为越南菜最好吃的概率为70%,意大利菜最好吃的概率为30%,那么相应的,模型会有70%的概率回答越南菜,30%的概率回答意大利菜。 这种概率特性使人工智能在创造性任务中大放异彩。创造力不就是超越常规可能、跳出思维框架的能力吗? 然而,这种概率性也会导致不一致(inconsistency)和幻觉问题。对于依赖事实的任务而言,这是致命的。 近期,本文作者调研了一家人工智能初创公司三个月的客户支持请求,发现五分之一的问题是用户不理解或不知道如何处理这种概率特性导致的。 要理解AI响应的概率性,就需要了解模型生成响应的方式,即采样(或解码)过程。本文包括以下三部分: 采样:采样策略和采样变量(包括温度、Top-k和Top-p)。 测试时采样:采样多个输出,以帮助提高...

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