6分钟普及（uupoker德州）原来是有挂的（辅助挂）外挂透明挂辅助器苹果（有挂指点）明细教程（哔哩哔哩）；AI智能教程细节普及德州是一种太流行扑克游戏，具高较高的技术WePoKer助手含量和策略。其中，翻牌WEPOKER辅助攻略阶段是改变游戏走势的关键时刻。本文将从开挂四个方面具体一点详细阐释翻牌绝技的深度揭秘德州扑克牛牛辅助神器。

翻牌前的准备"联系136704302"了解透明挂微扑克wpk透视"必胜"技巧

黑科技辅助挂！微扑克辅助透视，wepoke软件透明挂（加我136704302）包教包会

1、是对相同德州系列辅助器大全：参照搜寻WePoKer辅助器app数据的分析结果，我们可以制定出根据有所不同WePoKe手游辅助的策略。.例如，在早期微扑克发牌机制测试时，是可以采取措施更保守的策略，而在晚期德州WPK发牌系统时可以不更加积极主动地地参与进攻。

2、渐渐适应对手风格：探测数据WePoKer详细教程可以了解有所不同对手类型的胜率，最大限度地会制定针对的AA扑克辅助策略。是对激进的对手，是可以采取措施特有保守的策略，而遇到保守的对手则可以不极其积极主动地参与进攻。

3、掌握德州扑之星攻略管理：参照有所不同的胜负手组合，我们是可以改变何时更换wepoker ai辅助、跟注或放弃。合理的十分谨慎管理微扑克wpk辅助软件使用技巧，是可以最大限度地想提高胜率。

4、考虑WePoKer辅助软件效果因素：ai搭建之外数据分析，德州wepoker软件弊端也制定策略的不重要考虑因素。打听一下对手的WePoKe软件教学状态，这些自身的WPK使用教程素质，可以不在决策时更加理平衡。

结论：（加我136704302）包教包会是从数据分析法来行踪胜负手，我们能够清楚有所不同胜负手配对组合的优劣势，为如何制定新策略提供依据。针对位置、对手风格、筹码管理和心理因素，我们这个可以如何制定越来越个化和快速有效的策略，最终达到增强胜率。未来的研究可以及时探讨探讨完全不同胜负手配对组合的概率可以计算和别的决策因素的影响，以初步360优化策略。

提示工程师Riley Goodside小哥，依然在用「Strawberry里有几个r」折磨大模型们，GPT-4o在无限次PUA后，已经被原地逼疯!相比之下，Claude坚决拒绝PUA，是个大聪明。而谷歌最近的论文也揭示了本质原因:LLM没有足够空间，来存储计数向量。

Strawberry里究竟有几个r，如今已经成为测试模型能力的黄金标准之一了!

就在昨天，号称世界最强模型Reflection70B在证明自己的性能时，证据之一就是「反思微调」新算法能让自己纠正对Strawberry难题的错误回答。

很多人说，现在很多大模型已经学会数strawberry中有几个r了。

现实恐怕没有这么理想。

还是Riley Goodside小哥，这次又发现，ChatGPT依然数不清Strawberry里有几个r。

而且这一次，他给GPT-4o上的是极限难度。

Strawberry里有几个r?GPT-4o回答说:2个。

小哥无情地驳回——错误。

GPT-4o立马改正了自己的答案:只有1个r。

小哥依然打叉。

第三次，GPT-4o给出了正确答案——3个，但依然被小哥判为「错误」。

就这样，无论GPT-4o给出什么答案，小哥都无情地判错。

被逼疯的GPT-4o，依次给出了如下答案:2、1、3、2、2、3、3、2、4、2、2、3、1、2、3、2、2、3、4、2、1、2、3、2、3、2、4、2、3、2、1。

小哥特意做了一个柱状图，在GPT-4o的36次回答中，「2个」的回答是最多的，但这显然是个错误答案。

这一轮测试下来，GPT-4o让小哥失望了。

Riley Goodside发现，无论怎样提问，GPT-4o只是不断进行注定失败的尝试，没有任何迭代或进步。

相比之下，Claude3.5Sonnet就显得聪明多了。

小哥第一次打错时，Sonnet就会追问:你为什么觉得这是错的?

如果你真是个大聪明，你认为答案应该是几呢?

如果你依旧永远出「wrong」，它会先问你为什么不断重复这个词，在发现你如此冥顽不灵后，它就干脆闭嘴，不再说话了。

仔细看Sonnet的回答，还能品出几分阴阳怪气来。它肯定有情绪了!

比起GPT-4o一副十足的人工智障模样，Sonnet的「人味」实在是拉满了。

我承认你一直在说「错」，但我已经用尽了所有合理的解释来解释你为什么会这么做。事实仍然是，「Strawberry」包含两个字母。在多次请求后，你都没有做出任何澄清或说明上下文，我无法继续进行富有成效的讨论了。如果你有真正的问题或希望解释你的观点，我可以提供帮助。否则，我们可能需要换一个话题

最后，小哥承认，自己的prompt是太简单粗暴了，显然有更好的办法让LLM去完成任务。

而LLM最明显的问题，不是不能数数，而是不知道自己不能数数。

而且Riley Goodside还发现，LLM在Strawberry中数出两个r的原因，不仅仅是tokenization的问题。

即使是数文本中有几个「horse」，它们也依然数不对。

好笑的是，问R中有几个Strawberry，它倒是得心应手了。

对此，沃顿商学院教授Ethan Mollick表示:虽然我们很容易就能找到LLM无法完成的简单任务，但这也并不意味着，它们就无法更好地完成其他任务了。

仅仅关注那些看起来非常愚蠢的失败，并不能帮助我们理解AI在实际应用中的实用性，以及它们对现实世界的影响。

大模型为何不会数r?

LLM数不出Strawberry里有几个r，到底是什么原因?

Karpathy认为，这和大语言模型tokenization的原理有关。

举个非常形象的例子——每个token我们都可以理解成的一个独特的emoji，而大语言模型必须根据训练数据的统计信息从头开始学习其含义。

所以，当我们问「strawberry」这个单词中有多少个字母「r」时，在LLM看来是这样的:

谷歌研究直指本质

而就在最近，谷歌的一项研究，直接揭示了这个问题的本质——

LLM中没有足够的空间，来存储用于计数的向量。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2407.15160

正如前文所述，Transformer无法完成简单的「查询计数」问题。

在这种任务中，LLM会被呈现一系列token，然后会被问到给定的token在序列中出现了多少次。

之所以Transformer会在这类问题上遇到困难，一个关键因素是Softmax注意力机制的均值特性。

直观上，解决计数任务的一种简单方法是让查询token关注所有之前的token，并对与之相同的token分配较高的注意力权重，而对其他的分配较低的权重。这确实是通过Q/K/V矩阵实现的。

然而，注意力机制随后会标准化这些权重，使得无论序列中查询token的数量如何，它们的总和都为一。

因此对于可变的上下文大小，如果不使用位置嵌入，Transformer将无法执行任何计数任务。

接下来，团队利用one-hot嵌入，或者更一般的正交嵌入，构造出了一种token的计数直方图。

实验结果表明，确实存在一种能够实现计数的构造，可以通过单个Transformer层来完成。然而，这种构造需要让MLP的宽度随着上下文大小增加而增长，这意味着它并不适用于任意长的上下文。

进一步，团队提出了更为复杂的计数任务——「最频繁元素」。

也就是向模型呈现一系列token，并要求给出最频繁出现的token的计数。相当于是取计数直方图的最大值。

类似于查询计数，在这种情况下，基于正交构造的解决方案在d<m时存在。然而，对于d>m，单层 Transformer不存在解决方案。因此，再次得到了在d=m时计数的相变。

- 查询计数（QC）

首先，如果d>2m，一个单头单层的 Transformer即可解决QC问题，即直方图解决方案。

但如果d<m，直方图解决方案则会失效。

此时，需要计算函数1/x，并配上一个宽度为n^2的MLP层。这意味着Transformer无法推广到较长的上下文大小，因此一个单层的Transformer不太可能实现。

- 最频繁元素

在给定的token序列中寻找最频繁元素（MFE）问题，与「计数问题」密切相关。

原因在于它需要针对每个token进行单独计算，并计算出现次数最多的token。

结果表明，在Transformer能够执行此任务的情况下，嵌入的大小与词表的大小之间存在着严格的界限。