有没有兼职做设计的网站吗建设工程合同指什么

有没有兼职做设计的网站吗,建设工程合同指什么,南昌地宝网,甘肃省住房与建设厅网站首页本文只是提供一个视角。 大多数人并没有很熟悉RL的理论框架#xff0c;即使是我这种几年前搞过一些RL应用的人来说#xff0c;也容易把目前推理模型当做是传统RL的一个难得的成功案例#xff0c;就好像是LLM pretrain才是RL泛化所需要的那块砖头。 但是当同时比较Meta-RL和…本文只是提供一个视角。大多数人并没有很熟悉RL的理论框架即使是我这种几年前搞过一些RL应用的人来说也容易把目前推理模型当做是传统RL的一个难得的成功案例就好像是LLM pretrain才是RL泛化所需要的那块砖头。但是当同时比较Meta-RL和RL的时候就会发现好像它是Meta-RL的一个成功案例只是碰巧可以以较为简单的方式传统RL的方式来实现。为了方便读者理解本文采用Coding Agent作为推理模型的一个使用场景来进行讨论。1、问题的定义传统RL有着很明确的理论框架例如说RL问题一般可以由以下因素描述状态空间S、动作集合A、状态转移概率P、奖励函数R。一般的传统RL问题都是以上因素都确定的场景。但推理模型的训练目标是否满足呢状态空间可以选为目前的token序列动作空间是token集合。但状态转移概率P和奖励函数R似乎就有问题了它们跟具体问题的环境有关在训练过程中和在推理过程中它们并非保持不变的。如果你对比RL和Meta RL**其中一个重要差异是RL更多是被作为在一个固定的环境中进行训练的P和R是固定不变的。**也就是说我之前一直吐槽的如果在训练中固定死环境、工具等那么你大概率会得到一个在每个state上肌肉记忆住最优动作的模型。而这其实就是传统RL问题所描述的。这也是为什么有些RL算法可以通过训练一个价值模型来解决RL的问题因为环境是不变的。所以这里产生了第一个不符合大家直觉的地方我们训练推理模型并不是为了形成对于已有环境的肌肉记忆而是希望模型能学到解决问题的方式但这似乎并非RL的目标。这时候再看一下Meta-RL想解决的问题和典型特点Meta-RL可以看成是一类学习如何在具体环境中进行强化学习的方式。训练时面对的是任务分布每个 episode 都是新任务每个任务在 episode 内有隐变量目标、规则、奖励函数、约束策略通过交互观测来推断当前任务是什么并在 episode 内快速调整行为训练出来的不是“某个任务的最优策略”而更像是“一个通用的适应/搜索/推断程序”。这看起来更像是我们想要实现的目标。1.1、把任务描述也加入到State中在Meta RL的材料中经常需要讨论的是如果把任务描述也加入到RL的state中把多个task的四元组拼成一个更大的RL问题的四元组是否就可以作为传统RL任务了。但回到Coding Agent的任务场景这就变得模糊了。理论上似乎可以把整个repo和用户prompt都纳入state来说这似乎是个传统RL问题。但实际上repo信息并没有进入LLM的contextAgent也需要主动探索repo来获得信息这似乎是一个更自然的建模视角。但在这个视角下这并非传统RL的MDP求解问题而是Meta-RL所讨论的POMDP部分可观察的MDP求解问题。以及说探索信息的action本身就天然的是Meta-RL中的常见动作而非RL中的常见元素。2、Meta-RL解决问题的思路Meta-RL类方法中有一种常见的模式是双层循环外层循环就是我们一般理解的模型的参数优化而内层循环是对于当前具体任务的探索和适应过程很类似于Agentic loop。Meta-RL类方案中还有一类是基于跨episode的记忆的方法在这类方法中把Agent在当前任务中多次探索的历史串在一起或压缩后作为后续探索的输入是很常见的。而对于Coding Agent来说似乎很难显式的划分episode所有过程都可以当成一个大的trajectory。如果认为它其中经过了多种尝试每个尝试可以作为一个episode的话这就很类似这种记忆的方案只不过是把全部历史作为context了。3、推理模型的RL post-train实际也不能说目前推理模型的RL post-train就是一个标准的Meta-RL训练过程但确实有些像。目前的推理模型训练包含了pretrain中的知识通过context获得的简单memory能力基于context推理能力获得的从当前task的经验中学习的能力同时还与Contextual RL有关。而且它碰巧可以作为一个传统LLM训练任务按照RL的模式来训练Meta-RL方案中的内循环、memory等能力都通过可以逐步扩展的token序列简单的实现了。A、结语由于时间和精力所限本文很难展开太多而且Meta-RL和RL的差异也不是简单一篇文章能讲清楚的。我是跟GPT-5.2 Pro和OpenAI Deep Research讨论了一整天才感觉解答了我的疑惑想要在这个方向深入的读者也需要投入不少时间来思考和讨论这方面。本文虽然不长但应该已经能给读者捋顺了一些如何理解推理模型RL训练。我觉得这个视角能解开一些之前的埋藏比较深的别扭感现在我们知道原因了我们实际在做一个Meta-RL方案而不是一个传统RL方案只是它恰巧可以使用传统RL的训练方式来训练。不知道本文是否给关心Memory、关心泛化的读者带来了惊喜我希望有。但即使如此我也并没有找到什么免费午餐。我们可以参考Meta-RL的思路来设计Agent任务的训练过程例如是否应该引入其他的Memory形式而不是简单依赖token序列context。但似乎没有什么可以直接套用的工具来解决我们的问题。顺带推荐一本讲Meta-RL的书可以作为一个入门材料或跟AI讨论的Context如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】