自我反思

本文分享了一次关于数位DP的学习交流经历。作者咨询了一位CF高手如何学习数位DP,并得到了很多有用的建议:从基础题开始练习,在HD平台上专攻特定题目,坚持参加比赛以拓宽视野。

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- 今天我向一个蛮厉害的cf网友请教关于数位dp怎么
- 学的问题,他很不嫌烦的对我回答了许多。告诉
- 我数位dp蛮难的,用到的地方不是太多,让我先
- 刷一些基础题。   首先说一下自己的问题,最近
- 虽然在备战考研,但是还是每天在51nod上刷一也
- 特别烦,  然后他就对我说了,这个东西好好学
- 个三年(不好听就是坚持三年),你就会有所成就
- 同时基础一定要打好,让我在hdoj上刷专题,这
- 想法我还是蛮喜欢的,其次还告诉我,还是要多
- 比赛,就算做不到, 他说,其实真正非常厉害
- 大佬也并不是非常多,只是经常打比赛,见得题
- 比较多罢了,我想这是在安慰我吧。   但是不
- 怎样,我觉得自己又有了目标了,就是在hd上刷
- 础的专题,我相信只要坚持,结果就不会太差。
*/
### 大型语言模型中的自我反思创新点 #### 自我监督学习与概率深度学习 在大型语言模型(LLM)领域,自我监督学习成为一种重要的技术手段。通过利用未标注的数据集来预训练模型,使得这些模型能够在各种下游任务上表现出色。此外,在自省方面的一个重要进展是引入了变分自动编码器(VAEs),这类方法允许模型不仅能够生成数据样本,还能理解潜在空间内的结构化表示[^2]。 #### 查询重写机制 对于检索增强型的大规模语言处理系统而言,直接采用用户的初始请求可能并不是最优解法;因此出现了针对查询语句改写的方案。这种做法旨在优化输入给定的信息形式以便更好地匹配内部索引或是外部搜索引擎的要求,从而提高最终返回结果的质量和准确性[^1]。 #### 创新的架构设计 为了使大规模的语言建模更加高效并具备更强泛化能力,研究者们探索出了新颖的网络拓扑以及相应的损失函数定义方式。例如,某些工作提出了基于图神经网络(GNN)的方法论框架用于捕捉实体间复杂关系模式;还有些则聚焦于如何构建易于推理计算的概率图形模型(SPNs)[^3]。 #### 实践案例 - Google's Self-Discover Pack 具体到实际应用层面,像谷歌推出的Self-Discover工具包就很好地体现了上述理论成果的应用价值。它提供了一套完整的解决方案让用户可以轻松部署并测试最新的研究成果,包括但不限于特定版本的基础权重文件下载、API接口封装等功能特性[^4]。 ```python import llama_index as li from llama_index.llms.ollama import Ollama # 安装必要的库 !pip install llama-index !pip install llama-index-llms-ollama # 初始化Ollama实例 llm = Ollama( model="llama2", base_url="http://192.168.xxx.xxx:11434", request_timeout=30.0 ) # 下载SelfDiscoverPack li.cli.download_llamapack('SelfDiscoverPack', './self_discover_pack') ```
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