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? Ãâ·ÑµÄÍøÕ¾WWW/´óÈ«°Ù¶ÈËÑË÷Èë¿Ú2024年5月,第四次全国文物普查在北京市延庆区全面铺开。身为延庆区文物局文物管理所干事的赵铭岩和同事要把区内已知文物点全部复核一遍,同时寻找新发现的线索。
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? ¹«½»³µÊÛÆ±Ô±Ó×ÕòTXT°Ù¶ÈÍøÅÌ×ÊÔ´关于奖励设计,研究团队分别测试了只去掉"目标达成问题"和只去掉"过程监督问题"两种变体。去掉过程监督后,得分从0.781降至0.758;而去掉目标达成问题后,得分大幅降至0.692。两者缺一都会造成损失,但目标达成问题的影响更大。定性实验也提供了直观解释:在方块移动任务里,去掉目标达成问题后,模型会很好地保持方块的外观,但就是不把方块移到正确位置;而在蜗牛移动任务里,去掉过程监督问题后,模型为了让蜗牛"到达目标区域"走了一条捷径——让一只手伸进来放了另一只蜗牛,而不是移动原来那只。两类监督相辅相成,缺任何一类都会导致逻辑漏洞。
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? ¡¶ØøÙ³Áª»¶»Ø²»È¥µÄÒ¹Íí¡·Óйض¯Âþ结构性矛盾:高级岗位职数的限制,使部分优秀教师即使考核优秀也无岗可晋,激励空间受限;而“躺平”者只要不触犯底线,凭借资历即可占据岗位,形成事实上的“逆向激励”。
? ¡¶ÖñÂí¿ª·¢´òËãBYÃÛÖ­¿¾Èâ°Ù¶ÈÔÆ¡·跨模型的泛化能力测试结果同样令人印象深刻。在DeepSeek-V3.1上,LongAttnComp第一阶段准确率达65.73%,相比不压缩的67.51%差距仅约2个百分点,而Speculative Prefill则跌到59.14%。在MiniMax-M2.5上,不压缩准确率83.76%,LongAttnComp第一阶段达81.22%,Speculative Prefill则只有57.10%,差距多达26个百分点。在GPT-OSS-120B上,不压缩86.00%,LongAttnComp第一阶段82.99%,Speculative Prefill仅52.28%,差距超过30个百分点。这意味着LongAttnComp这个用Llama模型训练出来的压缩器,能够跨家族地适配完全不同架构的大模型,而无需为每个目标模型单独重新训练。
? ¡¶¡¶ºÞËø½ðÆ¿¡·ÖÕ¾Ö¡·文章还将无招与乔布斯做了对比:乔布斯离开苹果后做了NeXT(带回了操作系统骨架)和Pixar(已在外部证明自己),再回苹果时手握两张已验证的牌。而无招回钉钉时,“手里只有商业结果存疑的HHO”。暗示无招只学到了乔布斯的叙事姿态,没有学到真正的能力积累。
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