获取高质量数据，已经成为当前大模型训练的一大瓶颈。前几天，OpenAI被《纽约时报》起诉，并要求索赔数十亿美元。诉状中，列举了GPT-4抄袭的多项罪证。甚至，《纽约时报》还呼吁摧毁几乎所有的GPT等大模型。一直以来，AI界多位大佬认为「合成数据」或许是解决这个问题的最优解。此前，谷歌团队还提出了用LLM代替人类标记偏好的方法RLAIF，效果甚至不输人类。现如今，谷歌MIT的研究人员发现，从大模型中学习可以得到使用真实数据训练的最佳模型的表征。这一最新方法称SynCLR，一种完全从合成图像和合成描述学习虚拟表征的方法，无需任何真实数据。论文地址：https://arxiv.org/abs/231
在当前智能对话模型的发展中，强大的底层模型起着至关重要的作用。这些先进模型的预训练往往依赖于高质量且多样化的语料库，而如何构建这样的语料库，已成为行业中的一大挑战。在备受瞩目的AIforMath领域，由于高质量的数学语料相对稀缺，这限制了生成式人工智能在数学应用方面的潜力。为了应对这一挑战，上海交通大学生成式人工智能实验室推出了「MathPile」。这是一套专门针对数学领域的高质量、多样化预训练语料库，其中包含约95亿tokens，旨在提升大型模型在数学推理方面的能力。此外，实验室还推出了MathPile的商业版——「MathPile_Commercial」，进一步拓宽其应用范围和商业潜力。论
实验主题生成树、环路空间、断集空间的求解实验目的1、掌握无向连通图生成树的求解方法；2、掌握基本回路系统和环路空间的求解方法；3、掌握基本割集系统和断集空间的求解方法；4、了解生成树、环路空间和断集空间的实际应用。实验要求给定一无向简单连通图的相邻矩阵（例如：)。1、输出此图的关联矩阵M。2、求此图所有生成树个数。3、输出其中任意一棵生成树的相邻矩阵（默认第i行对应顶点vi）和关联矩阵（默认第i行对应顶点vi，第j列对应边ej）。4、求此生成树对应的基本回路系统（输出形式如：{e1e4e3,e2e5e3}）。5、求此生成树对应的环路空间（输出形式如：{Φ,e1e4e3,e2e5e3,e1e4e
2014年第三届数学建模国际赛小美赛C题埃博拉病毒:为什么不能遏制传播？原题再现： 致命的埃博拉出血热最早发现于1976年，自从理查德·普雷斯顿的《热区》出版以来，它就一直困扰着公众20年。然而，在这段时间里，没有一种药物被批准用于治疗这种疾病。据世界卫生组织称，自2013年12月以来，西非持续爆发的埃博拉病毒已在几内亚、塞拉利昂和利比里亚感染至少567人，其中350人死亡。这次爆发似乎是历史上规模最大的一次，超过了2000年乌干达埃博拉爆发时发生的425例病例。埃博拉病毒感染者只接受旨在支持患者的一般治疗。根据疾病控制和预防中心的说法，他们可能需要补充液体（埃博拉患者经常脱水），或者进行旨
第一趴搜索技巧有非凡志向，才有非凡成就 ——比尔盖茨第二趴LATAX愿你精致到老，眼里长着太阳，笑里全是坦荡。2023/12/12双十二开始latax学习，使用软件Texworks--巨难下载的软件，下了一晚上【整体框架】latax所有命令都以\开头\命令名{参数}定义文档类型：命令名documentclass在其后指定文档的编码类型[UTF8]（Texworks默认使用的编码类型）参数：ctexart（支持简体中文和英文的混排）、article、book、report、beamer(幻灯片)最终展示：\d
本文仅作为笔记使用，详细用法详见官方文档目录1.导入pyplot2.常用函数用法1.plot(x,y,color='r',label='图例',linestyle=':',linewidth=2,alpha='0.6')2.plt.lengend(loc='lowerleft') 注明图例3.plt.figure(figsize=(m,n),dpi=q,facecolor='b') 设置图像画布大小4.plt.xlim(xmin,xmax)plt.ylim(ymin,ymax)设置x，y轴的显示范围5.plt.xticks(n,m,rotation=q)plt.yticks(n,m
PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。当企业收集大量客户数据去审查、改进产品和服务以及将数据资产货币化时，他们容易受到网络攻击威胁，造成数据泄露。数据泄露的损失每年都在上升，每次泄露平均造成损失420万美元，如下图所示，它们严重损害了企业的声誉和可信度。数据泄露的成本零知识证明(ZKPs)等隐私增强技术(PETs)为企业提供了保护其敏感数据的方法。我们在本文中描述了ZKP的功能及其应用示例，以帮助大家认识最新的网络安全态势。什么是零知识证明（ZKP）？零知识证明（ZKP），也称为零知识协议，是一种在
PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。当企业收集大量客户数据去审查、改进产品和服务以及将数据资产货币化时，他们容易受到网络攻击威胁，造成数据泄露。数据泄露的损失每年都在上升，每次泄露平均造成损失420万美元，如下图所示，它们严重损害了企业的声誉和可信度。数据泄露的成本零知识证明(ZKPs)等隐私增强技术(PETs)为企业提供了保护其敏感数据的方法。我们在本文中描述了ZKP的功能及其应用示例，以帮助大家认识最新的网络安全态势。什么是零知识证明（ZKP）？零知识证明（ZKP），也称为零知识协议，是一种在
第一部分---关系的运算 进行关系A和关系B进行关系的复合运算的前提是关系A的后域是关系B的前域，且最终得到的复合关系C的前域是关系A的前域，后域是关系B的后域（且这个前域值在关系A中对应的后域值与这个后域值在关系B中对应的前域值相等）1.关系的复合运算必然涉及到三个集合，两个集合分别提供计算生成的复合关系的序偶的前域元素和后域元素，还有一个中间集合提供中间元素来筛选另外两个集合提供的元素（三个集合可以一样也可以不同）关系的复合运算对于关系矩阵而言直接就是布尔矩阵求积（此时我们得到的新的矩阵C是满足复合运算的定义的矩阵） 对于关系矩阵而言，关系R逆的关系矩阵（邻接矩阵）是关系R的关系矩阵的转
我即将将利用C++编写的OpenGL的iOS应用移植到Apple的Metal。目标是完全摆脱OpenGL，并用Metal取代它。OpenGL代码是分层的，我试图替换渲染器，即实际调用OpenGL函数的类。但是，整个代码库都使用GLM数学库来表示向量和矩阵。例如，有一个摄像机类提供视图和投影矩阵。它们都为glm::mat4类型，并被简单地传递到GLSL顶点着色器，在这里它们与GLSL给出的mat4数据类型兼容。我想利用该相机类，因为它将这些矩阵发送到Metal顶点着色器。现在，我不确定glm::mat4是否与Metal的float4x4兼容。我没有一个可以在其中进行测试的有效示例，因为我
