被折腾了半天的问题,顿悟了

本文分享了一位开发者在学习循环语句时遇到的问题,通过调整代码结构,成功解决了利用for循环求和的问题,并从实践中领悟到了代码优化的重要性。文章强调了思考问题时的耐心与逻辑清晰性,以及在遇到困难时寻求帮助的价值。

今晚完成lesson one的知识,翻了翻后面的书,尝试着把那道1+...+100

求和的做一做。综合结果分析而言,叫得不偿失。浪费了大量的时间想

怎么去循环,最后还被一个不想看到的效果弄得不得去求助冯老大。冯

老大的话没错,不要急。借用芙蓉的话“世界如此美好,我却如此毛躁”

过程是这样的:

 

public class sum {
public static void main(String[] args) {
int sum = 0;           //定义了一个结果
for(int i = 1;i <= 100;i++){      //这个循环我想了半天,i是循环的次数,正好和题目123...对应,正好可以用上
sum = sum +i;                       //sum会根据每次的循环变化然后加上循环的次数,也就是对应的数

System.out.println(sum);
}

}
}

 

这个循环费了好大的劲,结合现炒现卖刚刚翻后面看的循环语句,摸索出

这个for,结果却把每步的结果都给显示了一遍。

....

4465
4560
4656
4753
4851
4950
5050

 

请教冯老大后,一语道破天机

 

public class sum {
public static void main(String[] args) {
int sum = 0;          
for(int i = 1;i <= 100;i++){
sum = sum +i;

}

System.out.println(sum);    //这儿是关键啊

}
}

 

唉,睡觉...结果是 5050。

### 关于DeepSeek-R1中的“顿悟”现象 “顿悟”现象(Aha Moment)是指在DeepSeek-R1的训练过程中观察到的一种特殊的学习行为。具体而言,在这一阶段,模型表现出一种自发的能力来重新评估其先前的行为决策,并对其进行优化调整[^1]。这种能力类似于人类在解决问题时突然获得灵感的过程,即通过回顾已有的信息并形成新的见解。 #### 自发性的学习机制 该现象的核心在于模型能够自主识别之前策略中存在的不足之处,并基于当前的知识水平改进这些策略。这表明即使是在无监督或强化学习环境中,AI也具备一定的自我修正能力。此特性不仅增强了算法解决复杂任务的效果,还揭示了RL(Reinforcement Learning, 强化学习)方法可能蕴含更深层次的认知模拟潜力。 #### 技术背景支持 为了实现上述效果,DeepSeek团队采用了GRPO(Gradient Regularized Policy Optimization),这是一种梯度正则化的策略优化技术[^2]。它通过对策略更新过程加入额外约束条件,使得整个训练流程更加稳定和平滑,从而促进了诸如“顿悟”这样的高级认知特征的发展。 ```python def grpo_update(policy_network, critic_network, states, actions, rewards): """ A simplified example of how GRPO might be implemented. Args: policy_network (nn.Module): The actor network to update. critic_network (nn.Module): The critic network used for evaluation. states (Tensor): Batched state inputs from the environment. actions (Tensor): Corresponding batched action outputs taken by agent. rewards (Tensor): Rewards received after taking those specific actions. Returns: loss_policy (float): Loss value associated with updating the policy. """ predicted_values = critic_network(states).detach() advantages = compute_advantage(rewards, predicted_values) old_log_probs = policy_network.log_prob(actions) new_log_probs = policy_network.forward(states).log_prob(actions) ratio = torch.exp(new_log_probs - old_log_probs) surrogate_objective = torch.min( ratio * advantages, torch.clamp(ratio, 1.0 - EPSILON_CLIP, 1.0 + EPSILON_CLIP) * advantages ) entropy_bonus = ENTROPY_COEFFICIENT * (-new_log_probs.mean()) # Add gradient regularization term here as part of total objective function grad_reg_term = calculate_gradient_regularization(policy_network.parameters()) final_loss = -(surrogate_objective + entropy_bonus + LAMBDA_GRADIENT_REGULARIZATION * grad_reg_term) optimizer.zero_grad() final_loss.backward() optimizer.step() return float(final_loss.item()) ``` 以上代码片段展示了一个简化版的GRPO更新逻辑,其中包含了计算优势函数、构建代理目标以及应用熵奖励和梯度正则项等多个重要环节。 #### 对未来研究的意义 “顿悟”现象的研究对于深入探索人工智能如何模仿甚至超越人类思维模式具有重要意义。一方面,它可以启发我们设计更为高效的机器学习架构;另一方面,则有助于解答关于智能本质的一些哲学层面的问题——例如意识是否可以被完全还原为物理规律等问题
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