「太卷了！」在经历了 GPT-4 和微软 Microsoft365Copilot 的连续轰炸后，相信很多人都有这样的感想。与GPT-3.5相比，GPT-4在很多方面都实现了大幅提升，比如在模拟律师考试中，它从原来的倒数10%进化到了正数10%。当然，普通人对于这些专业考试可能没什么概念。但如果给你看一张图，你就明白它的提升有多么恐怖了：图源：清华大学计算机系教授唐杰微博。链接：https://m.weibo.cn/detail/4880331053992765这是一道物理题，GPT-4被要求根据图文逐步解题，这是GPT-3.5（此处指升级之前的ChatGPT所依赖的模型）所不具备的能力。一
「太卷了！」在经历了 GPT-4 和微软 Microsoft365Copilot 的连续轰炸后，相信很多人都有这样的感想。与GPT-3.5相比，GPT-4在很多方面都实现了大幅提升，比如在模拟律师考试中，它从原来的倒数10%进化到了正数10%。当然，普通人对于这些专业考试可能没什么概念。但如果给你看一张图，你就明白它的提升有多么恐怖了：图源：清华大学计算机系教授唐杰微博。链接：https://m.weibo.cn/detail/4880331053992765这是一道物理题，GPT-4被要求根据图文逐步解题，这是GPT-3.5（此处指升级之前的ChatGPT所依赖的模型）所不具备的能力。一
GPT-4会演变为通用人工智能吗？Meta首席人工智能科学家、图灵奖得主YannLeCun对此表示质疑。在他看来，大模型对于数据和算力的需求实在太大，学习效率却不高，因此学习「世界模型」才能通往AGI之路。不过，微软最近发表的154页论文，似乎就很打脸。在这篇名为「SparksofArtificialGeneralIntelligence:EarlyexperimentswithGPT-4」的论文中，微软认为，虽然还不完整，但GPT-4已经可以被视为一个通用人工智能的早期版本。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.12712.pdf鉴于GPT-4能力的广度和深度，我们
GPT-4会演变为通用人工智能吗？Meta首席人工智能科学家、图灵奖得主YannLeCun对此表示质疑。在他看来，大模型对于数据和算力的需求实在太大，学习效率却不高，因此学习「世界模型」才能通往AGI之路。不过，微软最近发表的154页论文，似乎就很打脸。在这篇名为「SparksofArtificialGeneralIntelligence:EarlyexperimentswithGPT-4」的论文中，微软认为，虽然还不完整，但GPT-4已经可以被视为一个通用人工智能的早期版本。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.12712.pdf鉴于GPT-4能力的广度和深度，我们
MBR与GPT：哪个更好？首先我自己家的电脑用的就是GPT（原来是MBR，后来用分区助手转换的）切入正题，GPT是最好的。如果您的驱动器超过2TB和/或如果您使用的是Windows11，则它是必不可少的。GPT具有更强的抗损坏能力并且具有更好的分区管理。这是更新和更可靠的标准。SSD的工作方式与HDD不同，主要优势之一是它们可以快速启动Windows。虽然MBR和GPT在这里都能很好地为您服务，但无论如何您都需要一个基于UEFI的系统来利用这些速度。因此，当谈到SSD的MBR或GPT时，GPT会根据兼容性做出更合乎逻辑的选择。无论您的SSD采用何种外形尺寸（例如M.2），这都是正确的那么什么时
MBR与GPT：哪个更好？首先我自己家的电脑用的就是GPT（原来是MBR，后来用分区助手转换的）切入正题，GPT是最好的。如果您的驱动器超过2TB和/或如果您使用的是Windows11，则它是必不可少的。GPT具有更强的抗损坏能力并且具有更好的分区管理。这是更新和更可靠的标准。SSD的工作方式与HDD不同，主要优势之一是它们可以快速启动Windows。虽然MBR和GPT在这里都能很好地为您服务，但无论如何您都需要一个基于UEFI的系统来利用这些速度。因此，当谈到SSD的MBR或GPT时，GPT会根据兼容性做出更合乎逻辑的选择。无论您的SSD采用何种外形尺寸（例如M.2），这都是正确的那么什么时
今天我们来聊聊-MBR与GPT：恢复MBR将所有分区和引导数据存储在一起。这对于冗余来说是可怕的，因为任何数据损坏都可能是灾难性的。如果任何数据被MBR损坏，您很可能只会在系统无法启动时发现。从MBR恢复是可能的，但并不总是成功的。GPT更胜一筹，因为它在表头的开头和结尾处跨多个分区存储启动数据的副本。如果一个分区损坏，它可以使用其他分区进行恢复。此外，GPT有错误检测代码，可以在启动时评估分区表并查看它们是否有任何问题。如果检测到错误，GPT可以尝试自行修复。简而言之：GPT对错误的抵抗力更强。
今天我们来聊聊-MBR与GPT：恢复MBR将所有分区和引导数据存储在一起。这对于冗余来说是可怕的，因为任何数据损坏都可能是灾难性的。如果任何数据被MBR损坏，您很可能只会在系统无法启动时发现。从MBR恢复是可能的，但并不总是成功的。GPT更胜一筹，因为它在表头的开头和结尾处跨多个分区存储启动数据的副本。如果一个分区损坏，它可以使用其他分区进行恢复。此外，GPT有错误检测代码，可以在启动时评估分区表并查看它们是否有任何问题。如果检测到错误，GPT可以尝试自行修复。简而言之：GPT对错误的抵抗力更强。
参考：李宏毅2021/2022春机器学习课程王树森RNN&Transformer教程Transformer详解0.背景：序列数据及相关任务序列数据是由一组相互关联的样本组成的数据，其中任意样本对应的标记是由其自身和其他样本共同决定的；序列数据任务是输入或输出为序列数据的机器学习任务，用传统机器学习模型处理他们是困难的，比如序列模型（1）——难处理的序列数据中第3节的例子传统方法的局限性在于其问题建模，这些模型不是针对可变长度的输入输出设计的，无法体现序列数据的特点，具体而言传统的MLP、CNN这类模型都是one-to-one模型，即一个输入一个输出。这种模型会把序列数据作为一个整体来考虑，其输
