Google 《Prompt Engineering v7》chosen metric, For example, you can use. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) or ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation). 3. Select the instruction candidate with the highest evaluation enter a folder name, e.g. test. and hit enter. 3. The script seems to run fine. You will see the message: Files renamed successfully. When you look into the test folder, notice that all the files were using the `[ ! -d “$folder_name” ]` condition. If the folder does not exist, it displays an error message (“Folder does not exist.”) and exits the script with an exit code of 1. Continues next page... Prompt0 码力 | 68 页 | 6.50 MB | 6 月前3
DeepSeek图解10页PDFDeepSeek-v3-Base,作为基础模型 进行训练,为后续的推理优化奠定基础。 3.1.1 核心创新 1:含 R1-Zero 的中间推理模型 如图7所示,推理导向的强化学习(Reasoning-Oriented Reinforcement Learn- ing)得到中间推理模型(Iterim reasoning model), 图8会详细解释中间模 型的训练过程。 DeepSeek-R1 核心 料用心打磨且开源,是为了帮助更多人了解获取 AI 知识,严禁拿此资料引流、出书、等形式的商业活动 3.4 总结 DeepSeek-R1 中间推理模型生成:通过推理导向的强化学习(Reasoning-Oriented RL), 直接生成高质量的推理数据(CoT 示例),减少人工标注依赖。通用强化学 习优化:基于帮助性和安全性奖励模型,优化推理与非推理任务表现,构建 通用性强的模型。最终,DeepSeek-R1 R1-Zero 的推理能力与通用强化 学习的适应能力相结合,成为一个兼具强推理能力和任务广泛适应性的高 效 AI 模型。 核心创新总结 中间推理模型生成:通过推理导向的强化学习(Reasoning-Oriented RL),直接生成高质量的推理数据(CoT 示例),减少人工标注依赖。 通用强化学习优化:基于帮助性和安全性奖励模型,优化推理与非推 理任务表现,构建通用性强的模型。 最终成果:DeepSeek-R10 码力 | 11 页 | 2.64 MB | 8 月前3
OpenAI 《A practical guide to building agents》retrieve account details. Being explicit about the action (and even the wording of a user-facing message) leaves less room for errors in interpretation. Capture edge cases Real-world interactions often specific output type 02 The model returns a response without any tool calls (e.g., a direct user message) Example usage: Python 1 Agents.run(agent, [UserMessage( )]) "What's the capital of the USA?" This "translate_to_spanish" "Translate the user's message to Spanish" "translate_to_french" "Translate the user's message to French" "translate_to_italian" "Translate the user's message to Italian" agents Agent, Runner0 码力 | 34 页 | 7.00 MB | 6 月前3
清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单计算机视觉等技术更深度地结合。 技术创新推动 垂直领域深耕 「核心功能」 多步骤自主研究、端到端强化学习、深度信息整合 实际使用 图源@宝玉 在 ChatGPT 中,选择「message composer」中的 deep research 并输入 查询 可以附加文件或电子表格,为问题添 加上下文。一旦开始运行,侧边栏将 显示所采取的步骤和使用的来源摘要。 1.多步骤 自主研究0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3
Trends Artificial Intelligence
assume zero users in 11/23 per Meta’s 12/23 blog post noting, ‘To chat with our AIs, start a new message and select “Create an AI chat” on Instagram, Messenger or WhatsApp. They’re now available to anyone0 码力 | 340 页 | 12.14 MB | 4 月前3
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