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一、万圣节消除大作战有挂的战术策略

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2、适当调整筹码耗去的比例

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二、万圣节消除大作战有挂的心理战术

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、万圣节消除大作战有挂的人脉关系

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、万圣节消除大作战有挂的经验累积

1、正常参加过万圣节消除大作战有挂的比赛

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多模态大模型在听觉上，居然也出现了「9.11>9.8」的现象，音量大小这种简单问题都识别不了!港中文、斯坦福等大学联合发布的AV-Odyssey基准测试，包含26个视听任务，覆盖了7种声音属性，跨越了10个不同领域，确保测试的深度和广度。

在人工智能领域，我们一直以为顶尖的多模态大模型已经无所不能，GPT-4o在ASR（音频转文字）任务上已经达到了97%的正确率，更是凸显了强大的音频理解能力。

然而，最近一项来自香港中文大学、斯坦福大学、伯克利大学和耶鲁大学的研究成果却彻底颠覆了这一认知——GPT-4o、Gemini1.5Pro、Reka Core等最先进的多模态大模型居然无法正确分辨明显不同的声音大小!

结果让人难以置信:这些顶尖的AI模型都未能准确判断出音量的差异!对于人类来说，这种问题简直是「傻瓜级」任务，然而这些大模型却纷纷失手，暴露出其在基本听觉能力上的严重缺陷。

这一发现激发了研究团队的思考:为什么如此先进的模型在听觉辨识方面如此薄弱?为了填补这一空白，研究团队首度提出了一个全新的测试工具——DeafTest，它专门用来测试多模态大模型的基础听觉能力。

不仅如此，研究团队还提出了首个全面的多模态大模型视听能力评估基准——AV-Odyssey。这一基准旨在推动未来AI模型在听觉、视觉的理解整合能力上迈向新高度。

DeafTest:多模态大模型的「听力盲点」

为了测试多模态大模型最基础的听觉能力，研究团队首先提出DeafTest，该测试包括四项基础任务:数音频中的声音次数、比较两个音频的响度、比较两个音频的音高、比较两个音频的时长。

这些任务都被设计为对人类来说极其简单的判断题，差异明显，例如:

在响度比较任务中，一个音频的响度在70-100分贝之间，而另一个音频则在30-60分贝之间。