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“端到端”下的智驾人：曾经年入百万，如今焦虑失业
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【摘要】本文系统梳理了2017年Transformer架构问世以来大语言模型（LLM）领域的关键技术突破。重点分析了22篇里程碑论文，包括奠定基础的《Attention Is All You Need》、开启大模型时代的GPT-3研究，以及推动RLHF对齐技术的《Training language models to follow instructions with human feedback》等。文章还探讨了模型架构创新（如Mamba）、推理优化技术（FlashAttention）和评估方法的最新进展，
什么是虚拟电厂（Virtual Power Plant, VPP）
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51c自动驾驶~合集58
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在处理超长上下文（如 64K 和 128K）任务时，CCA-LLM 的 EM 得分超越了标准自注意力机制，同时推理速度也显著提升——在 128K 上下文长度下，推理速度达到标准自注意力方法的 7.9 倍，展现出其在高效长文本建模方面的突出优势。b) 树形优势值估计 (Tree-based): 在长思维链场景下，MC 估计的代价很高，团队提出了一种高效的树形估计方法：将采样轨迹组织成树形结构，通过自底向上的奖励聚合计算状态价值（V 值），同一个父节点的子节点形成一个组，在组内计算每个段的优势值。
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【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）
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