大型语言模型（LLM）已被证明能够从自然语言中生成代码片段，但在应对复杂的编码挑战，如专业竞赛和软件工程专业面试时，仍面临巨大的挑战。最近的研究试图通过利用自修复来提高模型编码性能。自修复是指让模型反思并纠正自己代码中的错误。下图1显示了基于自修复方法的典型工作流程。首先，给定一个规范，从代码生成模型中对程序进行采样；然后在作为一部分规范提供的一套单元测试上执行程序；如果程序在任一单元测试中失败，则将错误消息和错误程序提供给一个反馈生成模型，该模型输出代码失败原因的简短解释；最后，反馈被传递给修复模型，该模型生成程序的最终固化版本。从表面上看，这是一个非常有吸引力的想法。这种设计能让系统克服在
语言如何影响思维？人类如何从语言中获取意义？这两个基本问题是我们构建类人智能的关键。长久以来，理想中的AI，一直是通往人类水平的AI，为此业界大牛YannLeCun还曾提出了「世界模型」的构想。图片他的愿景是，创造出一个机器，让它能够学习世界如何运作的内部模型，这样它就可以更快速地学习，为完成复杂任务做出计划，并且随时应对不熟悉的新情况。而最近麻省理工大学和斯坦福的学者提出了一个理性意义构建模型（RationalMeaningConstruction），这是一种用于语言信息思维的计算框架，可将自然语言的神经模型与概率模型相结合。论文第一作者是来自麻省理工大学大脑与认知科学学院的一名五年级博士生
科学是使人变得勇敢的最好途径。——布鲁诺文章目录通信网络问题二叉树型直径路由器规模路由器数量拥挤程度二维数组型直径路由器规模路由器数量拥挤程度蝴蝶型直径路由器规模路由器数量拥挤程度benes型直径路由器规模路由器数量拥挤通信网络问题在通信网络中，分为主机和路由器两部分，我们将主机分为输入端和输出端，则构成的图中有三部分：路由器、输入端、输出端，构成了一个有向图。那么，一个N*N规模的通信网络，应该怎么构成才能达到性能最佳呢（假设N总是2的整数次幂）？二叉树型二叉树是最容易想到的构建方法，示意图如下：其中，圆形表示路由器，I矩形表示输入端，O矩形表示输出端，从左到右分别是主机0~n的输入、输出端
几天前，一篇名为《ExploringtheMITMathematicsandEECSCurriculumUsingLargeLanguageModels》的论文经历了一场舆论风波。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.08997.pdf最初，研究团队从MIT的数学、电气工程和计算机科学(EECS)专业的课程问题、期中考试和期末考试中，整理出了一个包含4550个问题和解决方案的综合数据集，并让各种大语言模型去完成这个数据集的题目，得出了「GPT-4几乎满分通过MITEECS和数学本科考试」的结论。这一结果很快被人指出不够严谨，还给出了多项证据和详尽的分析，表示数据集本身
我通过视频讲座和讲义自学6.001。但是，我在Ubuntu中设置MITScheme时遇到了一些问题(无畏)。我使用了包管理并安装了MIT-Scheme，但显然使用的版本不对。应该是7.5.1而不是7.7.90我按照本网站(http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Electrical-Engineering-and-Computer-Science/6-001Spring-2005/Tools/detail/linuxinstall.htm)的说明进行操作到目前为止，我已经下载了tar文件，并解压缩到/usr/local。我不知道第3步是什么意思。然后我输入命令scheme-
我通过视频讲座和讲义自学6.001。但是，我在Ubuntu中设置MITScheme时遇到了一些问题(无畏)。我使用了包管理并安装了MIT-Scheme，但显然使用的版本不对。应该是7.5.1而不是7.7.90我按照本网站(http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Electrical-Engineering-and-Computer-Science/6-001Spring-2005/Tools/detail/linuxinstall.htm)的说明进行操作到目前为止，我已经下载了tar文件，并解压缩到/usr/local。我不知道第3步是什么意思。然后我输入命令scheme-
我们都知道，大语言模型在生成代码方面，表现出了非凡的能力。然而，在具有挑战性的编程任务（比如竞赛和软件工程师的面试）中，它们却完成得并不好。好在，很多模型会通过一种自修复工作流来「自省」，来自我纠正代码中的错误。研究者很希望知道，这些模型在多大程度上能提供正确的反馈，并且说明自己生成的代码为什么是错误的。近日，MIT和微软的学者发现，在对GPT-4和GPT-3.5，只有GPT-4表现出了有效的自修复。并且，GPT-4甚至还能对GPT-3.5生成的程序提供反馈。论文地址：https://arxiv.org/abs/2306.09896爱丁堡大学博士生符尧表示，自己的团队也发现了类似结果——只有G
大数据文摘出品作者：Caleb这两天，相信大家都被GPT-4满分轻松拿下MIT本科数学考试的事儿给刷屏了。 给先不知情的小伙伴们说一下，这次的测试是MIT、波士顿大学和康奈尔大学的研究团队共同根据MIT所有获得学位所需的数学、电气工程和计算机科学(EECS)课程整理出来了4550个问题。参与测试的AI模型有GPT-3.5、GPT-4、StableVicuna-13B、LLaMA-30B和LLaMA-60B。结果嘛，可想而知，GPT-4满分通过，但GPT-3.5却只做对了三分之一。论文链接：https://huggingface.co/papers/2306.08997这样的结果自然也是吸引到了
这两天，一篇关于GPT-4满分通过MITEECS和数学本科考试的论文在推特上疯传。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.08997.pdf简单概括，一个来自MIT的研究团队从自己学校的数学、电气工程和计算机科学(EECS)专业的课程问题、期中考试和期末考试中，整理出了一个包含4550个问题和解决方案的综合数据集。然后，研究团队让各种大语言模型去完成这个数据集的题目，结果太吓人：GPT-3.5能做对1/3，GPT-4几乎满分通过。论文作者表示，提升模型表现主要靠「四件套」：Few-shotlearning、CoT、Self-critique、Expert。就像上表中所示
我使用MIT-Scheme已有一段时间了，效果很好。然而，在REPL模式下，我真的很想念我输入的所有命令的历史记录。如果出现小的打印错误，重新输入一段代码是非常令人沮丧的。如何启用历史模式？(如果存在这样的事情) 最佳答案 程序rlwrap为几乎所有命令行工具添加了命令历史记录和方便的编辑。http://utopia.knoware.nl/~hlub/uck/rlwrap/更新网址[11/2016]:https://github.com/hanslub42/rlwrap 关于linux-
