4分钟了解AAPoKer透明挂(辅助挂)透明透视挂辅助器(有挂为你)详细教程(哔哩哔哩);AAPoKer是一种具有地方特色的麻将游戏,要想赢得游戏,需要掌握以下几个包赢技巧。
1、注意输赢规律:自建房是赢得AAPoKer的关键。要注意牌的配合,尽量选择容易赢牌技巧多的路子。
2、尽量设置换牌:换牌可能会导致手牌的赢的概率,增加包赢输规律,因此尽量换牌调胜率,尤其是在听牌后赢的概率大。
3、注意购买牌型:AAPoKer有很多特殊牌型,例如三同、三顺、七对等,要注意牌型的自建房,选择最优的牌型。观察对手:观察对手的行为举止,尽量猜测其手牌,提高胜率的出牌。
4、多练习助赢软件:麻将是一种需要积累经验的必赢技巧,多参加输赢规律,多与高手教程,可以不断提高自己的胜率技巧水平。总之,赢得AAPoKer需要积累经验,掌握技巧,并且注意策略和对手的行为举止。
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2、进入到好友房之后,可以自己作为房主进行开设房间或者是作为被邀请的好友加入房间。
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4、AAPoKer软件透明挂,不管是教程还是赢牌技巧的设计都是经过设计师精心打造的。
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一口气生成2万字,大模型输出也卷起来了!
清华&智谱AI最新研究,成功让GLM-4、Llama-3.1输出长度都暴增。
相同问题下,输出结果直接从1800字增加到7800字,翻4倍。
要知道,目前大模型的生成长度普遍在2k以下。这对于内容创作、问题回答等都存在影响,可能导致模型回答问题不全面、创造性降低等。
该研究由智谱AI创始人、清华大学教授李涓子和唐杰共同领衔。
论文及代码都已放在GitHub上开源。
有网友已经抢先体验。LongWriter-llama3.1-8b可生成万字长文《罗马帝国衰落史》,在MacBook Pro2018(32GB)上就能运行。
分析文本生成长度限制因素
提出AgentWrite
扩展LLM输出窗口大小
首先,研究人员构建了一个测试工具LongWrite-Ruler。通过测试多个大模型,他们发现所有模型在生成超过2000字的文本时都遇到了困难。
进一步分析用户和大模型的交互日志,研究人员发现只有超过1%的用户请求明确提到要生成超过2000字的文本。
为此,他们改变了模型在监督式微调(SFT)阶段使用的数据集的最大输出长度。
结果发现,模型的最大输出长度与SFT数据集中的最大输出长度呈显著正相关。
所以得出结论,现有模型在输出长度上受限主要是因为SFT数据集中缺少长输出样本。
即使模型在预训练阶段见过更长的序列,但是SFT阶段缺乏长文本样本,还是会影响输出长度。
为了克服这个限制,研究人员提出了AgentWrite。
这是一个基于Agent的pipline。
它允许将超长文本生成任务分解为多个子任务,每个子任务处理其中的一段。
具体流程是AgentWrite先根据用户指令制定出一个详细的写作计划,计划包括每个段落的主要内容点和目标词数。根据计划,AgentWrite依次提示模型生成每个段落的内容。
在AgentWrite基础上,团队利用GPT-4o生成了6000个长输出SFT数据,输出长度在2k到32k词之间,构成了数据集LongWriter-6k。并将这些数据添加到训练过程中。
为了验证方法的有效性,团队还提出了一个LongBench-Write。其中包含了多样化的用户写作指令,输出长度规格分别为0-500词、500-2000词、2000-4000词以及4000词以上。
评估结果显示,使用AgentWrite后模型输出长度明显增加。
通过直接偏好优化(DPO),GLM-4-9B在一众模型中实现了最佳性能。
手速快的网友已经抢先实测。
Reddit上一位网友让LongWriter-llama3.1-8b生成罗马帝国衰败史,整体需要22分钟(与硬件有关),平均每秒生成3.34个token。
生成内容比较公式化,回答不同问题的结构、节奏相似。