以下代码:packagemainimport"fmt"//fibonacciisafunctionthatreturns//afunctionthatreturnsanint.funcfibonacci()func()int{first,second:=0,1returnfunc()int{//returnnextfibonaccinumberhere.first,second=second,first+secondreturnfirst}}funcmain(){f:=fibonacci()fori:=0;i返回斐波那契数列的10个数字。令我困惑的是为什么有效。似乎值first和sec
1.产品发布1.12.7B能打Llama270B，微软祭出「小语言模型」发布时间：2023-12-132.7B能打Llama270B，微软祭出「小语言模型」！96块A10014天训出Phi-2，碾压谷歌Gemininano主要内容：11月份以来，大型语言模型技术领域发生了许多重要事件。OpenAI推出了GPTs，颠覆了先前的GPT模型，并通过引入董事会吸引了大量关注。谷歌也在年底前匆忙发布了超大规模Gemini模型，甚至涉及了"视频造假"。微软则正式发布了Phi-2小语言模型，拥有2.7B参数，几乎超越所有13B以下的大型模型。Phi-2表现出色，性能可媲美比自己大25倍的模型。微软强调了训练
张良刺杀秦始皇：一段被历史遗忘的英雄传奇01秦始皇一统六国，建立起中国历史上第一个大一统的中央集权国家，他被誉为“千古一帝”。然而，在他辉煌的一生中，也曾遭遇过多次刺杀，其中最为著名的一次就是张良策划的行刺。张良，字子房，出身于韩国贵族之家。秦灭韩后，他散尽家财，寻求勇士刺杀秦始皇，为韩国复仇。经过数年的努力，张良弟死不葬，散尽家资，找到一个大力士，为他打制一只重达120斤的大铁锤（约合60公斤），然后差人打探秦始皇东巡行踪。按照君臣车辇规定，天子六驾，即秦始皇所乘车辇由六匹马拉车，其他大臣四匹马拉车，刺杀目标是六驾马车。02张良带着力士回到了国内，当张良得知秦始皇要出行的时候，就开始寻找埋伏
随着大型语言模型（LLM）的发展，从业者面临更多挑战。如何避免LLM产生有害回复？如何快速删除训练数据中的版权保护内容？如何减少LLM幻觉（hallucinations，即错误事实）?如何在数据政策更改后快速迭代LLM？这些问题在人工智能法律和道德的合规要求日益成熟的大趋势下，对于LLM的安全可信部署至关重要。目前业界的主流解决方案为LLM对齐(alignment)，即通过建立对比数据（正样本和负样本）用强化学习的方式来对LLM进行微调(Finetuning)，也就是RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)[1]，从而保证LLM输出符合人类预期和
1：企业应用中，MFC平台除了用常见的对话框模式还有一种常用的就是单文档模式，维护别人的代码，不容易区分,其实找与程序同名的cpp就知道了，比如项目名称为DoCMFCDemo，那么就看BOOLCDocMFCDemoApp::InitInstance()函数部分就可以了：单文档： CSingleDocTemplate*pDocTemplate; pDocTemplate=newCSingleDocTemplate(IDR_MAINFRAME,RUNTIME_CLASS(CMainUIModuleDoc), RUNTIME_CLASS(CMainFrame), //主S
重新启动或启动时进入主菜单，如图：在主菜单界面按E键，进入GNUGRUB（操作系统启动管理）界面，如图：修改【roquietsplash】为【requietsplash'init=/bin/bash'】，所在位置如图：按F10进入密码重置页，如图重置密码输入passwd输入新密码，界面上隐藏输入字符再次输入新密码提示paawordupdatedsuccessfully重启kali，输入新密码。用户名记得也要输对
前言上一篇git的文章聊到了git版本管理的commit和分支相关的内容，通过查看./git文件内的文本内容，可以有个更清晰的认识git版本管理的主要内容就是一次次的commit提交分支的本质就是记录了当前指向的commit的哈希值会有一个HEAD指针去指向当前工作的位置，HEAD指针可以挂载在分支，也可以脱离分支直接指向一个commit提交查看log可以看到commit如果有被引用关系，后面会有()去显示相关的引用关系commit原则上是一次次向后推进的，通过移动HEAD指针可以从任意的commit去延伸提交记录链，分支仅仅只是一个指针，有了这样的认知，管理分支其实就是为了让commit提交
模型灾难性遗忘，成为当前一个关键热门话题，甚至连GPT-4也无法避免。近日，来自UC伯克利、NYU等机构研究人员发现，微调后的多模态大模型，会产生灾难性遗忘。论文地址：https://arxiv.org/abs/2309.10313论文中，研究团队引入了首个研究MLLM灾难性遗忘的评估框架——EMT（EvaluatingMulTimodality）。（老二次元的基因动了）在多个基准上评估4个模型后，发现多数模型无法保持与其基础视觉编码器（CLIP）相似的分类性能。同时，在一个数据集上对LLaVA进行微调会导致在其他数据集上出现灾难性遗忘。MLLM的EMT评估流程如下：通过(1)提示每个MLLM
GDPR也称为删除权，赋予个人要求组织删除其个人数据的权利。但组织并不总是必须这样做。在这里，我们解释什么时候被遗忘权适用，什么时候不适用。《通用数据保护条例》(GDPR)规定了必须如何收集、处理和删除个人数据。“被遗忘权”在2014年欧盟法院的判决后受到广泛关注，为GDPR中包含的擦除权条款开创了先例。当然，考虑到相互竞争的利益和互联网的超连接性质，被遗忘的权利比个人简单地要求组织删除他们的个人数据要复杂得多。本文仔细研究了人们何时可以提出被遗忘权请求，它为欧盟居民增加的价值，以及组织如何创建被遗忘权表格以确保GDPR合规。什么是被遗忘的权利？被遗忘权出现在Recitals65和66以及GD
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。防止大模型作恶的新法子来了！这下即使模型开源了，想恶意使用模型的人也很难让大模型“作恶”。不信就来看这项研究。斯坦福研究人员最近提出了一种新方法对大模型使用附加机制进行训练后，可以阻止它对有害任务的适应。他们把通过此方法训练出的模型称为“自毁模型”。自毁模型仍然能够高性能地处理有益任务，但在面对有害任务的时候会神奇地“变差”。目前该论文已被AAAI接收，并获得了最佳学生论文奖荣誉提名。先模拟，再毁掉越来越多大模型开源，让更多人可以参与到模型的研发和优化中，开发模型对社会有益的用途。然而，模型开源也同样意味着恶意使用大模
