我制作了一个改变大小写的脚本，但是在文本上使用它的结果是完全相同的文本，没有任何变化。谁能解释一下？varswapCase=function(letters){for(vari=0;i 最佳答案 正如Ian所说，您需要构建一个新字符串。varswapCase=function(letters){varnewLetters="";for(vari=0;i 关于javascript-在javascript上交换大小写，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
今年考研顺利结束，我也完成了目前人生最大的逆袭，跨了两个层级跨入c9，专业课819信号系统与信息处理135+，数一130+总分410+，考上上海交大，回想这一年经历了很多，也成长了很多。从周围朋友，同学的不看好，到上岸后的夸赞羡慕。自始至终感谢一直支持我的父母，即使我把考研目标定到天花板，他们一如既往的支持我，说一战不行就二战，让我的压力小了很多。以下我总结一下自己去年的复习经历，希望对大家的复习有所帮助。专业课：（135+）上海交大819专业课是两门（信号与系统性以下简称ss和数字信号处理以下简称dsp），各占75分。ss教材推荐∶由于我本科学的是祖师爷奥本海姆的信号，考研还是用的祖师爷的书
近期，众多多模态大语言模型（MLLM）相继问世。然而，这些模型对于视觉图表中所包含的信息的感知能力以及推理能力尚未得到充分的挖掘与探索。本研究中，为了对现有的MLLM在图表领域的性能进行全方位、严格的评估，我们构建了ChartX评测基准，该基准由涵盖了18种图表类型、7个图表任务、22个学科主题的高质量图表数据构成，以及针对不同的图表任务采用了定制化的评估方式，例如用SCRM评价方式来更全面地评价视觉图表结构化信息提取任务。此外，我们还开发了ChartVLM，一个全新的图表理解基座模型，用于处理强烈依赖于图像感知、数值可解释的多模态任务，如图表和几何图像等推理任务。我们在所提出的ChartX评
大模型对齐新方法，让数学推理能力直接提升9%。上海交通大学生成式人工智能实验室（GAIRLab）新成果ReAlign，现已开源。随着以ChatGPT为代表的语言大模型的快速发展，研究人员意识到训练数据的质量才是大模型对齐的关键。然而，目前主流的提示数据质量的方法不是需要大量人工成本（人工构造高质量数据）就是容易遭受大模型幻觉的影响（从蒸馏数据中选择高质量样本）。ReAlign能以较小的人工成本提升现有数据集的质量，进而提升模型整体对齐能力，包含数学推理能力、回答问题的事实性、回答的可读性。目前，该项目开源了大量资源：ReAlign代码（使用方法和步骤均在Github中给出）ReAlign后的数
在目前的模型训练范式中，偏好数据的的获取与使用已经成为了不可或缺的一环。在训练中，偏好数据通常被用作对齐（alignment）时的训练优化目标，如基于人类或AI反馈的强化学习（RLHF/RLAIF）或者直接偏好优化（DPO），而在模型评估中，由于任务的复杂性且通常没有标准答案，则通常直接以人类标注者或高性能大模型（LLM-as-a-Judge）的偏好标注作为评判标准。尽管上述对偏好数据的应用已经取得了广泛的成效，但对偏好本身则缺乏充足的研究，这很大程度上阻碍了对更可信AI系统的构建。为此，上海交通大学生成式人工智能实验室（GAIR）发布了一项新研究成果，对人类用户与多达32种流行的大语言模型所
最近，谷歌DeepMind和斯坦福的研究人员发现：大模型在处理逻辑推理任务时，问题中信息呈现的顺序对模型的表现有着决定性的影响。论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.08939具体来说，当信息按照逻辑上的自然顺序排列时，模型的表现会更好。这一发现不仅适用于一般的逻辑推理问题，对于数学问题也同样有效。比如，如果某个证明任务的条件是：1.如果A，那么B；2.如果B，那么C；3.A为真。要求大模型证明C为真，如果条件按照1，2，3的顺序呈现，那么大模型的成功率会比2，1，3的条件呈现顺序高出很多。所以，以后用大模型，言简意赅，符合逻辑地提出问题能让它性能更强。上图展示了一个
【导读】2023ACMFellow正式揭榜！今年共有68人评选为ACMFellow，图灵奖三巨头，万维网之父位列其中。另外，清华马维英、微软高剑峰等14位华人纷纷入选。2023ACMFellow揭榜了！刚刚，美国计算机协会（AssociationforComputingMachinery）正式宣布了，2023年当选ACMFellow的68位成员。值得一提的是，今年图灵奖三巨头、万维网之父纷纷入选。新晋当选者中，华人学者占14席，包括我们熟知的马维英、高剑峰等知名AI大佬。另外，微软过去一年因AI加持也是名满天下，共有6位研究院当选今年的ACMFellow。此次提名是为了表彰68位Fellow因
大模型的预训练需要耗费巨量的计算资源和数据，因而预训练模型的参数也正成为各大机构重点保护的核心竞争力和资产。然而，不同于传统的软件知识产权保护可以通过比对源代码来确认是否存在代码盗用，对预训练模型参数盗用的判断存在以下两方面的新问题：1）预训练模型的参数，尤其是千亿级别模型的参数，通常不会开源。2）更重要的是，预训练模型的输出和参数都会随着SFT、RLHF、continuepretraining等下游处理步骤而变化。这使得无论是基于模型输出还是基于模型参数，都很难判断某一模型是否是基于另一现有模型微调得来。因此，对大模型参数的保护是一个尚缺乏有效解决方案的全新问题。为此，来自上海交通大学林洲汉
2023ACMFellow揭榜了！刚刚，美国计算机协会（AssociationforComputingMachinery）正式宣布了，2023年当选ACMFellow的68位成员。值得一提的是，今年图灵奖三巨头、万维网之父纷纷入选。新晋当选者中，华人学者占14席，包括我们熟知的马维英、高剑峰等知名AI大佬。另外，微软过去一年因AI加持也是名满天下，共有6位研究院当选今年的ACMFellow。此次提名是为了表彰68位Fellow因其在计算科学与技术领域做出的革命性贡献。2023年的Fellow分别来自加拿大、中国、德国、印度、以色列、挪威、新加坡、英国和美国的高校、企业和研究机构。他们推动了一系
随着人工智能技术的发展，以GPT-4为代表的大语言模型依靠其强大的能力正在对社会产生深远的影响。与此同时，大模型本身的安全性问题也变得尤为重要。如何确保大语言模型可以和人类的价值、真实的意图相一致，防止模型被滥用、输出有害的信息，这是大模型安全治理的核心问题。之前的大多数对齐方法需要收集新数据重新训练模型，然而对训练数据质量要求高以及优化模型参数耗时耗力是对齐中的痛点。除此之外，待对齐的价值观可能是动态变化的，这进一步给大模型价值观对齐带来了挑战。有鉴于此，上海交通大学生成式人工智能实验室GAIR迅速采取行动，推出了一种全新的价值对齐方法：OPO（On-the-flyPreferenceOpt
