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reasoning直播_reasoning什么意思(2024年11月全新视觉)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

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「偶像梦幻祭超话」「偶像梦幻祭2」「X招募・智慧推理／Reasoning」现已开启！ 10月4日12:00将开启「X招募・智慧推理／Solving」并公开「X招募・智慧推理」活动故事！

【Use Prolog to improve LLM's reasoning】网页链接使用 Prolog 提高 LLM 的推理能力。

「术语翻译太难了」大模型有很多术语都不好翻译的，这里再说一个：inference。现在一般都把inference翻译成【推理】，跟reasoning无法区分，很容易引起混淆。我建议在大模型语境下，把inference翻译成【推算】比较合理。其实在大模型中，inference跟reasoning没有什么关系。inference在逻辑里面指的是演绎推理，也就是根据已有事实推导出结论的过程，可以说是一种具体的推理形式。而在大模型中，inference是跟training对应的一个词，是指利用已有的模型，对给定的输入计算出输出的过程，在这个过程中，不修改模型，只是根据输入计算输出的结果，所以我觉得翻译成【推算】比较好。

OpenAI Forum 下周的一场线上活动，陶哲轩与 Mark Chen 对谈，The Future of Math with o1 Reasoning。链接：网页链接

CAT4备考攻略，免费资料！ 𐟓š 国际学校入学考试中，CAT4是一种常见的测试工具。以下是一些采用CAT4作为入学考试标准的国际学校：深外国际部德威英国国际学校惠灵顿国际学校哈罗国际学校南山国王学校曼彻斯通城堡学校诺德安达学校广州南沙民心港人子弟学校 𐟔 CAT4考试涵盖四个主要领域：文字推理（Verbal Reasoning）数字推理（Quantitative Reasoning）逻辑推理（Non-verbal Reasoning）空间推理（Spatial Reasoning） 𐟧 CAT4考察的是认知能力和推理能力，而非知识储备。因此，通过短期备考，有可能取得优异成绩。以下是备考时的三个关键点：熟悉题型，掌握解题技巧单词基础要扎实，必考词汇必须熟记进行逻辑能力训练，多练习考场真题 𐟓 由于CAT4的官方真题很少公布，市面上可获取的模拟练习题也非常有限。为了帮助大家更好地备考，我们免费分享CAT4的真题，帮助大家巩固知识，解答疑惑。遇到不懂的问题，可以随时向我们提问，我们会尽力为你解答。祝你轻松应对CAT4考试！

【Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in LLMs】网页链接了解大语言模型 (LLM) 中数学推理的局限性。

𐟒⠲easoning 𐟒⠢€œ瑞森宁”是个“推理”小说家，用“推论”“讲道理” 「考研」「考研英语」

AI高手秘籍：揭秘ReAct 𐟎Act框架 ReAct是一种结合了推理(Reasoning)和行动(Acting)的新型提示技术，旨在提升大模型(LLMs)在解决语言理解和交互式决策任务方面的性能。这项技术通过在模型生成回答的过程中，交替生成推理轨迹和特定任务的行动，从而实现两者之间的协同效应。具体来说，推理轨迹帮助模型诱导、跟踪和更新行动计划，处理异常情况；而行动则允许模型与外部知识源（如知识库或环境）接口，并从中获取额外信息。 𐟒ᆥw-shotExamples ReAct框架利用少量示例学习(few-shot learning)的方法，教会模型如何解决问题。它通过模仿人类思考问题的方式，让模型能够与环境互动，从而更进一步。人类使用口头推理（说话或思考）来帮助我们制定策略和记忆事物，但我们也可以采取行动来获取更多信息并实现目标。这就是ReAct的基础。 𐟧 Thought 一个ReAct提示包括带有动作的示例、通过采取这些动作获得的观察结果，以及人在过程中不同步骤的思想（推理策略）转录。大模型（LLM）学会模仿这种交织思考与行动的方法，使其成为其环境中的一个Agent。 𐟛 ️Action ReAct框架中的行动命令，LLM可以在推理思考后选择一个行动。在上面的示例中，“Search[entity]”、“Lookup[keyword]”和“Finish[answer]”都是行动命令。由于我们提供的少量示例，LLM知道要将“entity”、“keyword”和“answer”视为占位符，在运行时适当替换。 𐟌Retrieval Augmented Generation RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的自然语言处理模型。它由Facebook AI研究院（FAIR）提出，旨在解决一些复杂的自然语言理解任务，如问答和事实检查。RAG模型的核心思想是通过检索相关信息来辅助生成模型的输出，从而提高生成内容的准确性和相关性。 𐟔Input 当RAG接收到一个问题或者任务时，它首先会在一个大型的文档数据库中检索相关的信息。这个数据库可以是维基百科、书籍、文章或其他任何形式的文本集合。检索的目标是找到与输入问题最相关的文档或文本片段。 𐟓Generate 检索到的文档或文本片段随后被用作生成模型的上下文信息。生成模型（通常是基于Transformer架构的序列到序列模型，如BART或T5）会结合这些上下文信息以及原始问题来生成回答或完成任务。

OpenAI 前不久在 Playground 推出了一个帮你生成/优化Prompt的功能，当时破解了一下它生成Prompt用到的Prompt。不过现在不用破解了，OpenAI已经官方公布了其使用的 Prompt。跟我当初破解的结果几乎一模一样：官方 Prompt 网页： ...

多模态机器学习必看！120页全解析 𐟓š 这是市面上第一本全面介绍多模态机器学习基础知识和最新进展的书！全书共120页，内容丰富，适合所有对多模态机器学习感兴趣的人。 1️⃣ 多模态 (Multimodal) 是什么？ > 模态 (Modality)：感知或表达的方式 > 多模态 (Multimodal)：利用多种模态的信息 2️⃣ 多模态的核心技术挑战 (Challenges) > 表示 (Representation) > 对齐 (Alignment) > 迁移 (Transference) > 生成 (Generation) > 量化 (Quantification) > 推理 (Reasoning) 3️⃣ 表示 (Representation) 的子挑战 > 融合 (Fusion)：学习联合表示，建模模态间的交互 > 协调 (Coordination)：学习上下文化的表示，通过交互进行协调 > 裂变 (Fission)：学习反映交互和聚类的数据表示 4️⃣ 对齐 (Alignment) 的子挑战 > 提出上下文化表示 (Contextualized Representations) 的定义 > 介绍联合、交叉对齐和利用结构的表示学习方法 5️⃣ 未来的研究方向 (Future Directions) > 高维度 (High-modality)：处理更多模态、参数共享 > 异质性 (Heterogeneity)：理论研究模态间的交互 > 长时序 (Long-term)：构建具有组合性的记忆

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