
作者:翟晓鹰更新时间:2025-02-17 23:01:48
经济学,博弈论,蝴蝶效应,骨牌效应在我的生活里的应用,故事主要有三条线,第一条线,我过去生活运用经济学,博弈论,蝴蝶效应,骨牌效应的应用实例,算是半个自传,有虚构成分。第二条线,是我当下生活运用经济学的记录和感悟。第三条线,是我脑内神经元组成的虚拟世界的故事和对现实的影响。三条线交织在一起,随着我的经济学学习的深入... 职场小聪明公主她受命于天 重生皇子,召唤神将无敌于世 综漫空间只有我知道剧情 出狱即巅峰,前妻后悔疯了 我在第六史躺平等飞升 王爷有点懵 败家王爷,富婆王妃 鸣潮:麻辣仙人竟是我? 漂亮宿主又美又撩病娇反派追着吻 住笔,书都写杂了! 我,穿书反派,温柔师尊请留步 穿成锦鲤文女主,我带全家吃肉肉 快穿之逆袭指南 救世秦皇 又一次有经验的穿越 小师妹修仙第一舔?她百倍返利! 三角洲行动之第三次世界大战 传奇之我队打怪PK掉落超极品 伊甸的旅途 轮回印
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别说是在笔记本电脑上跑,就是使用高性能 GPU 的台式机,也无法带得动啊。老老实实调用 API 不好吗?其实,LLM(大语言模型)有非常宽泛的参数量范围。咱们今天介绍的这个模型 GPT4All 只有 70 亿参数,在 LLM 里面现在算是妥妥的小巧玲珑。不过看这个名字你也能发现,它确实是野心勃勃,照着 ChatGPT 的性能去对标的。GPT4All 基于 Meta 的 LLaMa 模型训练。你可能立即觉得不对,你这跟 GPT 有啥关系?为什么要无端蹭热度?且慢,GPT4All 确实和 ChatGPT 有关 —— 它用来微调的训练数据,正是调用 ChatGPT 产生的大量问答内容。我怕你对技术细节不感兴趣,因此只用下面这张图来说明 GPT4All 的训练过程。??GPT4All 其实就是非常典...
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成为罗马军营中的战俘,等待奥维尔的是一个似是而非,时间线错乱的魔幻版古代世界。数位罗马贤帝群英荟萃北欧的诺曼人提前几百年开始劫掠希腊再出现亚历山大伟业的继承者高卢在某位圣女的带领下爆发了百年未有的民族起义日耳曼人不断被来自东方的神秘游牧民族赶入罗马境内埃及女王依仗罗马的力量重回王位看似稳定的帝国统治下暗流涌动。公民和奴隶自耕农和大地主奥古斯都和将军元老院和平民军队和巫师每种矛盾都在撕裂这个逐渐庞大却又开始臃肿的帝国。要么选择转头对内外交困的罗马群起而攻之,成为当地人的民族英雄,要么选择拯救罗马,成为延续罗马的罗马英雄。在做这些选择前,奥维尔觉得先能活下来再说。(半架空历史文无障碍阅读)...
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