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1、闲来麻将透明挂要选好，如果一排也开不了，这局机会就不大了。

2、发了三次牌以后，整个闲来麻将辅助应有点样了，如果还是乱乱的，就是开局没弄好。

3、闲来麻将被系统制裁过程中，感觉位置比较理想时，可以适当保存，成功率会提高不少。

4、相同闲来麻将必胜技巧有机会就弄到一块，有时可能就差一张牌的位置。

尽量把闲来麻将辅助透视压在一排上，专业攻略小薇136704302。

1、一开始要很贪。发第一张牌时尽量闲来麻将外挂，把底下的牌都翻出来，并力求挖一个空位出来。深挖洞广积粮。这样你才能站得高看得远，才能运筹帷幄，才能先发制人，才能暗渡陈仓。

2、后面不要太贪。不要太有洁癖，别看见可以叠的闲来麻将软件透明挂就屁颠屁颠去叠了。要眼观八路耳听四方，多看看，能消的先消掉再说。剩下就会好办一些。贪得无厌只会断送全局。我以前经常把很多牌一队一队的理顺了，但是没法消。

3、要尽量留后路，不要只顾眼前爽快，把各种闲来麻将有辅助的牌都乱七八糟叠一起了，到时候叫你死得好看。

4、无论如何不能让闲来麻将插件这种老大级的牌挡在前面，要把他们解决掉。（消掉或搬到空位上去。）

5、在发最后一张牌之前冷静理牌，切忌悲观绝望轻易放弃。发了最后一张以后，就听天由命了，但仍要相信奇迹。

可靠攻略（小薇136704302）把握足够。

一、闲来麻将战术策略

1、手中掌握牌型的概率和价值

2、适当调整筹码耗去的比例

3、灵活运用加注和跟注

二、闲来麻将心理战术

1、观察对手的行为和身体语言

2、获取对手的心理线索

3、形象的修辞心理战术无法发展对手的决策

三、闲来麻将人脉关系

1、与老练的玩家交流学习

2、组建良好的思想品德的社交网络

3、组织或参加过扑克俱乐部和比赛

四、闲来麻将经验累积

1、正常参加过闲来麻将比赛

2、记录信息和讲自己的牌局经验

3、缓慢学习和提升自己的技巧

今天凌晨两点，OpenAI开启了12天技术分享直播，发布了最新“强化微调”（Reinforcement Fine-Tuning）计划。

与传统的微调相比，强化微调可以让开发者使用经过微调的更强专家大模型（例如，GPT-4o、o1），来开发适用于金融、法律、医疗、科研等不同领域的AI助手。

简单来说，这是一种深度定制技术，开发者可利用数十到数千个高质量任务，参照提供的参考答案对模型响应评分，让模型学习如何就类似问题推理，提高其在特定领域任务上的准确性和工作效率。

申请API:https://openai.com/form/rft-research-program/

在许多行业，虽然一些专家具有深厚的专业知识和丰富的经验，但在处理大规模数据和复杂任务时，可能会受到时间和精力的限制。

例如，在法律领域，律师需要处理大量的法律条文和案例，虽然他们能够凭借专业知识进行分析，但借助经过强化微调的 AI 模型，可以更快速地检索相关案例、进行初步的法律条文匹配和分析，为律师提供决策参考，提高工作效率。

OpenAI表示，作为研究计划的一部分，参与者将能够访问处于alpha 阶段的强化微调 API。开发者可以利用该 API 将自己领域特定的任务数据输入到模型中，进行强化微调的实验和应用。

例如，一家医疗研究机构可以将大量的临床病例数据通过 API 输入到模型中，对模型进行医疗诊断任务的强化微调，使其能够更好地理解和处理各种疾病症状与诊断之间的关系。

目前该 API 仍处于开发阶段，尚未公开发布。所以，参与者在使用 API 过程中遇到的问题、对 API 功能的建议以及在特定任务上的微调效果等反馈，对于 OpenAI 改进 API 具有至关重要的作用。

例如，企业在使用 API 对其财务风险评估模型进行微调时，如果发现模型在处理某些特殊财务数据结构时出现错误或不准确的情况，将这些信息反馈给 OpenAI，能够帮助其优化 API 中的数据处理算法和模型参数调整策略，从而使 API 更加完善，为后续的公开发布做好准备。

强化微调简单介绍

强化微调是一种在机器学习和深度学习领域，特别是在大模型微调中使用的技术。这项技术融合了强化学习的原理，以此来优化模型的性能。微调是在预训练模型的基础上进行的，预训练模型已经在大量数据上训练过，学习到了通用的特征。

通过无监督学习掌握了语言的基本规律，然后在特定任务上进行微调，以适应新的要求。强化学习则关注智能体如何在环境中采取行动以最大化累积奖励，这在机器人训练中尤为重要，智能体通过不断尝试和学习来找到最优策略。

强化微调则是将强化学习的机制引入到微调过程中。在传统微调中，模型参数更新主要基于损失函数，而在强化微调中，会定义一个奖励信号来指导这个过程。

这个奖励信号基于模型在特定任务中的表现，比如在对话系统中，模型生成的回答如果能够引导对话顺利进行并获得好评，就会得到正的奖励。策略优化是利用强化学习中的算法，如策略梯度算法，根据奖励信号来更新模型参数。

在这个过程中，模型就像智能体一样，它的参数调整策略就是需要优化的策略，而奖励信号就是对这个策略的评价。

此外，强化微调还需要平衡探索和利用，即模型既要利用已经学到的知识来稳定获得奖励，又要探索新的参数空间以找到更优的配置。

收集人类反馈数据，通常是关于模型输出质量的比较数据。通过这些反馈训练一个奖励模型，该模型能够对语言模型的输出进行打分，以反映其质量或符合人类期望。