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腾讯提出无训练优化方法:120 元成本实现传统 7 万元微调效果

腾讯AI实验室近期发布了一种名为"无训练组相对策略优化"(Training-Free GRPO)的新型模型优化技术。这一方法通过外部知识库更新替代传统参数微调,在大幅降低训练成本的同时,实现了与昂贵微调方案相当的性能提升。 该技术的核心创新在于将经验知识转化为token级别的先验信息,使大模型在参数完全冻结的状态下完成性能优化。腾讯研究团队在DeepSeek-V3.1-Terminus模型上进行的实验显示,这种方法在数学推理和网络搜索等任务中均取得了显著效果。 从技术实现角度看,传统大语言模型在处理需要外部工具调用的复杂任务时常常表现欠佳。而Training-Free GRPO通过保持模型主体参数不变,仅动态维护一个外部经验知识库的方式来提升能力。这种设计不仅大幅削减了计算资源消耗,还增强了模型的跨领域泛化能力。 实验数据具体体现了这一方法的有效性。在数学竞赛级测试AIME24和AIME25中,经过Training-Free GRPO优化的DeepSeek-V3.1-Terminus模型准确率分别从80%和67.9%提升至82.7%和73.3%。更关键的是,这一提升仅使用了100个跨域...

miniaudio - 音频播放和采样库

miniaudio 使用 C 语言编写,除了标准库之外没有任何依赖项,可以在所有主流编译器上顺利编译,无需安装任何其他开发包。它支持所有主流桌面和移动平台。 特性 简单的构建系统,没有外部依赖。 简单灵活的 API。 用于直接访问原始音频数据的低级 API。 用于声音管理、混合、效果和可选 3D 空间化的高级 API。 灵活的节点图系统,用于高级混合和效果处理。 用于加载声音文件的资源管理。 解码,内置对 WAV、FLAC 和 MP3 的支持,此外还能够插入自定义解码器。 编码(仅限 WAV)。 数据转换。 重采样,包括自定义重采样器。 通道映射。 波形和噪声的基本生成。 基本效果和过滤器。 有关 miniaudio 中可用功能的更完整描述,参阅编程手册。 示例 此示例展示了使用高级 API 播放声音的一种方法。 #include "miniaudio/miniaudio.h" #include <stdio.h> int main() { ma_result result; ma_engine engine; result = ma_engin...

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。