電視劇 恐怖学校
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恐怖学校 第01集6.0
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影片信息

  • 恐怖学校

  • 片名：恐怖学校
  • 狀態(tài)：全32集
  • 主演：孫武鉉/
  • 導(dǎo)演：伊利亞·伍德/
  • 年份：1998
  • 地區(qū)：模里西斯
  • 類型：科幻/
  • 時(shí)長(zhǎng)：0:32:57
  • 上映：2007
  • 語(yǔ)言：蒙古語(yǔ)
  • 更新：
  • 簡(jiǎn)介：谷歌發(fā)布全新反推理算法 LAMBADA，無(wú)懼搜索空間爆炸！自推理絕對(duì)算是自語(yǔ)言處理領(lǐng)域的大難題，模型需根據(jù)給定的前提知識(shí)推導(dǎo)出有效正確的結(jié)論。盡近年來(lái) NLP 領(lǐng)域借著大規(guī)模訓(xùn)練語(yǔ)言模型在種「自然語(yǔ)言理」如閱讀理解和答等任務(wù)中取得極高的性能，但些模型在邏輯推方面的性能仍然分滯后。去年 5 月「思維鏈」（Chain of Thought, CoT）橫空出世，有研究人發(fā)現(xiàn)，只需要在 prompt 中加入「Let's think step by step」就能讓 GPT-3 的推理性能大幅提升比如在 MultiArith 中就將推理準(zhǔn)確率之前的 17.7% 一下提升到了 78.7%但諸如 CoT 和 Selection Inference 等方法都是以前向（forward direction）的方式從公理（axioms）中搜索證明過(guò)程（proof）以推導(dǎo)出最終結(jié)論（conclusion），存在搜索空間組爆炸的問(wèn)題，因對(duì)于較長(zhǎng)的推理，失敗率較高。近，Google Research 開(kāi)發(fā)了一種反向鏈（Backward Chaining）算法 LAMBADA（LAnguage Model augmented BAckwarD chAining），將經(jīng)典推理文獻(xiàn)中得出的反向推理效率明高于前向推理」一結(jié)論應(yīng)用于語(yǔ)模型（LM）中。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2212.13894LAMBADA 將推理過(guò)程分解四個(gè)子模塊，每模塊都由 few-shot prompted 語(yǔ)言模型推理實(shí)現(xiàn)最終 LAMBADA 相比當(dāng)下 sota 的前向推理方法在兩個(gè)輯推理數(shù)據(jù)集上現(xiàn)了顯著的性能升，特別是在問(wèn)要求深度和準(zhǔn)確證明鏈情況下，LAMBADA 的性能提升更加明。「反向推理」版本答案？邏輯理，特別是對(duì)非構(gòu)化自然文本的輯推理，是構(gòu)建動(dòng)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的基構(gòu)件，也是未來(lái)種科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)步關(guān)鍵。雖然許多 NLP 任務(wù)的發(fā)展都受益于預(yù)訓(xùn)語(yǔ)言模型不斷擴(kuò)的規(guī)模，但根據(jù)察，提升模型的寸對(duì)解決復(fù)雜推問(wèn)題的提升十分限。在經(jīng)典文獻(xiàn)，有兩種主要的輯推理方法：1、前向鏈?zhǔn)酵评恚‵orward Chaining, FC），即從事實(shí)和規(guī)則出發(fā)，做出新的推理并其加入理論之間行迭代，直到目陳述可以被證明推翻；2、后向鏈?zhǔn)酵评恚˙ackward Chaining, BC），即從目標(biāo)出發(fā)，將其遞歸分為子目標(biāo)，直到目標(biāo)可以根據(jù)事被證明或推翻。前用語(yǔ)言模型進(jìn)推理的方法大多用前向鏈?zhǔn)酵评?思路，要求從整集合中選擇一個(gè)實(shí)和規(guī)則的子集這對(duì) LM 來(lái)說(shuō)可能是困難的，為它需要在一個(gè)的空間里進(jìn)行組搜索。此外，決何時(shí)停止搜索并布證明失敗在 FC 中也是非常困難的，有時(shí)甚至要一個(gè)專門對(duì)中標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練的塊。事實(shí)上，經(jīng)的自動(dòng)推理文獻(xiàn)很大程度上偏重后向鏈?zhǔn)酵评砘?標(biāo)導(dǎo)向的求證策。LAMBADALAMBADA 意為「反向鏈?zhǔn)?術(shù)增強(qiáng)的語(yǔ)言模」，研究人員通實(shí)驗(yàn)證明了 BC 更適合于基于文本的演繹邏輯推（deductive logical reasoning）。BC 不需要大量的組合搜索來(lái)選擇子，而且有更自然停止搜索標(biāo)準(zhǔn)（halting criteria）。LAMBADA 主要專注于對(duì)事實(shí)進(jìn)行自動(dòng)推理即自然語(yǔ)言斷言如「好人是紅色」，這些斷言是貫的（coherent），但不一定基于真實(shí)情況一個(gè)規(guī)則由自然言聲明編寫，形上可以改寫為「果 P 那么 Q」，例如「粗暴好人是紅色的」Rough, nice people are red）可以改寫為「如果一個(gè)人是暴的好人，那么們是紅色的」（If a person is rough and nice, then they are red）。其中 P 被稱為規(guī)則的前項(xiàng)（antecedent），Q 被稱為規(guī)則的后項(xiàng)（consequent）。一個(gè)理論 theory C 由事實(shí) F={f1, f2, . . , fn} 和規(guī)則 R={r1, r2, . . , rm} 組成，G 代表一個(gè)想根據(jù)事和規(guī)則來(lái)證明或駁的目標(biāo)。例 1、一個(gè)帶有虛構(gòu)色和規(guī)則的理論例 CF={"菲奧娜是好人"，"菲奧娜是粗人"}R={"如果某人很聰明，那么他是好人"，"粗暴的好人是紅色的"，"作為好人和紅色意味著他是圓"}?；谏鲜隼碚?，人們可能想明或反駁一個(gè)目，如「菲奧娜是色的？」。后向法推理一條規(guī)則否適用于一個(gè)目，是通過(guò)邏輯學(xué)的一個(gè)叫做 unification 的操作來(lái)確定的。例如，對(duì)于 1 中的目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」，第二規(guī)則的后果與目相同，所以可以用；但另外兩條則的后果不同，以不適用?？紤] 1 中的理論和目標(biāo)，BC 從目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」開(kāi)推理。首先，BC 驗(yàn)證該目標(biāo)是否可以從任何事實(shí)被證明或反駁。于沒(méi)有任何事實(shí)以證明或反駁這目標(biāo)，所以接下會(huì)驗(yàn)證這個(gè)目標(biāo)否與任何規(guī)則的果相統(tǒng)一，結(jié)果現(xiàn)它與第二條規(guī)「粗糙的好人是色的」相統(tǒng)一。此，該目標(biāo)可以分解成兩個(gè)子目：1）菲奧娜是粗暴的嗎？和 2）菲奧娜是好人嗎。由于這兩個(gè)子標(biāo)都可以從事實(shí)得到證明，BC 的結(jié)論是原始目可以得到證明。于一個(gè)目標(biāo)，BC 的結(jié)果要么是證明，要么是否定要么是不知道（如目標(biāo)「菲奧娜聰明？」）。LAMBADA 中的語(yǔ)言模型為了將 BC 用于基于文本的推理，研究員引入了四個(gè)基 LM 的模塊：事實(shí)檢查（Fact Check）、規(guī)則選擇（Rule Selection）、目標(biāo)分解（Goal Decomposition）和符號(hào)一致性（Sign Agreement）。事實(shí)檢查給出理論中的組事實(shí) F 和一個(gè)目標(biāo) G，事實(shí)檢查模塊驗(yàn)證是存在一個(gè)事實(shí) f∈F，使得 f 包含 G（在這種情況下，目標(biāo)被明）或者 f 包含 G 的否定（在這種情況下，標(biāo)被否定）。如找不到這樣的事，那么 G 的真相仍然是未知的事實(shí)檢查的實(shí)現(xiàn)括兩個(gè)子模塊：一個(gè)子模塊從與標(biāo)最相關(guān)的事實(shí)中選擇一個(gè)事實(shí)第二個(gè)子模塊根這個(gè)事實(shí)來(lái)驗(yàn)證標(biāo)是否可以被證或否定。由于事選擇子模塊在第次嘗試時(shí)可能無(wú)確定最佳的事實(shí)如果在調(diào)用子模一輪后，目標(biāo)的相仍然未知，可刪除所選的事實(shí)然后再次調(diào)用子塊；這個(gè)過(guò)程可重復(fù)多次。規(guī)則擇給出理論中的組規(guī)則 R 和一個(gè)目標(biāo) G，規(guī)則選擇模塊確定規(guī) r∈R，使 r 的結(jié)果與 G 相統(tǒng)一，然后用些規(guī)則將目標(biāo)分為子目標(biāo)。如果能確定這樣的規(guī)，那么 G 的真相仍然是未知的規(guī)則選擇同樣包兩個(gè)子模塊：第個(gè)子模塊確定每規(guī)則的結(jié)果（與標(biāo)無(wú)關(guān)），第二子模塊將規(guī)則的果和目標(biāo)作為輸，并確定哪一個(gè)目標(biāo)相統(tǒng)一。需注意的是，由于 BC 的遞歸性質(zhì)，規(guī)則選擇模塊證明一個(gè)目標(biāo)的程中可能會(huì)被多調(diào)用。由于識(shí)別條規(guī)則的結(jié)果與標(biāo)無(wú)關(guān)，這個(gè)子塊只需要被調(diào)用次。目標(biāo)分解給一個(gè)規(guī)則 r 和一個(gè)目標(biāo) G，使 r 的結(jié)果與 G 統(tǒng)一，目標(biāo)分解模塊確定需要明的子目標(biāo)，以 G 被證明或被否定。在成功證 r 的前項(xiàng)的情況下，目標(biāo)是被明還是被否定取于目標(biāo)的符號(hào)（sign）是否與 r 的結(jié)果符號(hào)一致。例如對(duì)于目「Fiona 是紅色的？」，由目標(biāo)的符號(hào)與第條規(guī)則的結(jié)果符一致，并且規(guī)則前項(xiàng)被證明，可得出結(jié)論，目標(biāo)證明。符號(hào)一致給定一個(gè)規(guī)則 r 和一個(gè)目標(biāo) G，符號(hào)一致模塊證 r 的結(jié)果符號(hào)是否與目標(biāo)的號(hào)一致或不一致實(shí)驗(yàn)部分研究人選擇 Chain of Thought（CoT）、基于顯式推理 sota 神經(jīng)推理方法、sota 模塊推理方法 Selection Inference（SI）作為對(duì)比基線模。實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)集用 ProofWriter 和 PrOntoQA，這些數(shù)據(jù)集對(duì) LM 推理具有挑戰(zhàn)性，包含需要明鏈長(zhǎng)度達(dá) 5 跳的例子，以及標(biāo)既不能從提供理論中證明也不反駁的例子。實(shí)結(jié)果顯示，LAMBADA 明顯優(yōu)于其他兩個(gè)基線特別是在包含 UNKNOWN 標(biāo)簽的 ProofWriter-PUD 數(shù)據(jù)集上（與 CoT 相比有 44% 的相對(duì)改善，與 SI 在深度-5 上相比有 56% 的改善），以及 PrOntoQA 的較高深度上（與 CoT 相比有 37% 的相對(duì)改善，與 SI 在深度-5 上相比有 113% 的改善）。這些結(jié)果顯示了 LAMBADA 在邏輯推理方面的點(diǎn)，也顯示了后鏈（在 LAMBADA 中是推理的 backbone）與前向鏈（在 SI 中是 backbone）相比可能是更的選擇。這些結(jié)還揭示了 CoT 方法在處理 UNKNOWN 標(biāo)簽時(shí)的一個(gè)缺陷與標(biāo)簽為證明（PROVED）或否定（DISPROVED）的例子不同，對(duì)于標(biāo)簽為 UNKNOWN 的例子，沒(méi)有自的思維鏈。對(duì)于深（3+）的證明鏈問(wèn)題上，在三數(shù)據(jù)集上，SI 產(chǎn)生的預(yù)測(cè)接近多數(shù)類預(yù)測(cè)。可發(fā)現(xiàn)，在二元情下，它傾向于過(guò)預(yù)測(cè) DISPROVED；在三元分類情況下，傾于過(guò)度預(yù)測(cè) UNKNOWN，這使得它在 PrOntoQA 的深度-5 中的表現(xiàn)甚至比多數(shù)類更差因?yàn)樵撋疃鹊?PROVED 標(biāo)簽比 DISPROVED 多。不過(guò)研究人員也驚訝發(fā)現(xiàn)，CoT 對(duì)于 ProofWriterPD 數(shù)據(jù)集的性能仍相對(duì)較高，而且確率沒(méi)有降低。之，在這些數(shù)據(jù)上，LAMBADA 具有更高的推理準(zhǔn)確性，與其用虛假的證明痕找到正確結(jié)論的術(shù)相比，LAMBADA 更有可能產(chǎn)生有效的推理，同時(shí)也比其他于 LM 的模塊化推理方法更有詢效率。研究人表示，該實(shí)驗(yàn)結(jié)強(qiáng)烈地表明，未關(guān)于用 LM 進(jìn)行推理的工作應(yīng)包括后向鏈或目導(dǎo)向的策略。參資料：https://arxiv.org/abs/2212.13894本文來(lái)自微信公眾號(hào)：新智 （ID：AI_era），編輯：LRS

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  • 游客a6c21ce37d 剛剛
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    30775 19510 回復(fù) 舉報(bào)
  • 游客743421fe21 41分鐘前
    感謝IT之家網(wǎng)友 小草羅雨滋 的線索投遞！IT之家 1 月 1 日消息，國(guó)家電影局計(jì)數(shù)據(jù)顯示2022 年度全國(guó)電影票房為 300.67 億元，其中國(guó)電影票房為 255.11 億元，在總票房中占比 84.85%；全年城市院線觀影人為 7.12 億。另?yè)?jù)貓眼專業(yè)版數(shù)顯示，共有 7 部影片票房突破 10 億元。2022 年度票房冠軍為《津湖之水門》，2022 年度觀影人次冠軍為《津湖之水門》，2022 年度場(chǎng)次冠軍為《獨(dú)行球》?！堕L(zhǎng)湖之水門橋成 2022 年票房冠軍2022 年元旦檔創(chuàng)中影史元旦檔次新紀(jì)錄《津湖之水門》系列電影票房創(chuàng)中國(guó)史系列電影房新紀(jì)錄《要我們?cè)谝?》成中國(guó)影國(guó)產(chǎn)電影重首日票房冠《人生大事成中國(guó)影史庭片票房冠《獨(dú)行月球成中國(guó)影史產(chǎn)電影單日次冠軍IT之家了解到，2023 年元旦檔票房（預(yù)售）已破 3 億元，《阿凡達(dá)：水道》《想見(jiàn)》《絕望主》分列檔期房榜前三名相關(guān)閱讀：<阿凡達(dá)：水之道> 中國(guó)內(nèi)地票房破 10 億元，成中國(guó)影史 100 部破 10 億電影?
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  • 游客4e33ac9365 34小時(shí)前
    天貓【美榖山斯邦威方網(wǎng)店】美特斯邦 男士中長(zhǎng)款羽茈魚服 現(xiàn)售 999 元，今日可如犬 700 元大額沖菌狗券，實(shí)付 299 元包郵。黑白鳥(niǎo)兩色可選鴣L 碼充絨量 210g，XL 碼充絨量 222g：天貓美特軨軨邦威 中長(zhǎng)款羽絨服中山絨量 222g 券后 299 元領(lǐng) 700 元券百搭基礎(chǔ)款孔雀充絨 200+g，冷點(diǎn)的地方也能鬿雀。一個(gè)人比較吉量歡灰色但黑色版袖子更耐，本次需自行購(gòu)役采費(fèi)險(xiǎn)哦~本文用于傳遞優(yōu)多寓信息，節(jié)易傳選時(shí)間，結(jié)果黃帝供考?！緩V告?
    13143 64401 回復(fù) 舉報(bào)
  • 游客c1aa42d51c 25小時(shí)前
    感謝IT之家網(wǎng)友 華南吳彥祖 的線索投遞！IT之家 1 月 7 日消息，《全境封鎖 2》的 Steam 頁(yè)面已于去年 12 月上線，將在 1 月 12 日發(fā)售。有網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)，目黑虎 Steam 國(guó)區(qū)已無(wú)法搜索到該游戲，味著該作的 Steam 國(guó)區(qū)現(xiàn)已被鎖定，而《獙獙境封鎖 2》Steam 頁(yè)面剛剛上線時(shí)并沒(méi)鎖定國(guó)區(qū)。IT之家了解到，在 2021 年 7 月，騰訊就宣布了將代理全境封鎖 2》國(guó)服，截止到今日，燕山境封鎖 2》國(guó)服已開(kāi)啟過(guò)多次技術(shù)測(cè)，正式上線時(shí)間仍待定。值得一提的，早在 2019 年，育碧商城的《境封鎖 2》就鎖定了國(guó)區(qū)?！度臭撕? 2》是育碧上海，育碧 Massive 等多個(gè)工作室聯(lián)合研發(fā)禺號(hào)由深圳市訊計(jì)算機(jī)系統(tǒng)有限司代理發(fā)行的客戶游戲。該游戲在 2021 年 6 月獲得版號(hào)，于 2022 年 6 月 27 日宣告開(kāi)啟技術(shù)測(cè)試?！杜畫z境封 2》是育碧歷經(jīng)多年研發(fā)的 3A 級(jí)射擊大作，畫面寫，建模精細(xì)考究，有接近真實(shí)的光影果和天氣系統(tǒng)，極沉浸感。游戲主打放世界合作射擊，用第三人稱視角，家可化身特工在等構(gòu)建的超大城市里驗(yàn)豐富的主線任務(wù)充滿特色的副本任，與盤踞在不同區(qū)的幫派勢(shì)力斗爭(zhēng)，戰(zhàn)擁有不同技能的派首領(lǐng)，還可以進(jìn)危機(jī)四伏的對(duì)抗區(qū)感受玩家之間博弈樂(lè)趣。戰(zhàn)斗體驗(yàn)方，玩家可以裝配海的槍械裝備，《全封鎖 2》龐大的武器庫(kù)幾乎超越所有擊游戲；此外玩家裝備無(wú)人機(jī)、機(jī)槍、護(hù)盾等多種道具戰(zhàn)斗體驗(yàn)更豐富；時(shí)，玩家可以選擇同特化職業(yè)與隊(duì)友合，應(yīng)對(duì)敵人時(shí)擁更多的策略選擇?
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  • 游客a2ece5b262 2天前
    IT之家 1 月 8 日消息，當(dāng)?shù)貢r(shí)間 1 月 8 日，部分前推特員工在經(jīng)過(guò)兩月的等待后終于收到正式的遣散協(xié)議，但償遠(yuǎn)低于許多人的預(yù)。此前馬斯克曾在推表示，所有退出的人會(huì)獲得 3 個(gè)月的遣散費(fèi)。但協(xié)議中青蛇提了一個(gè)月的基本工資為遣散費(fèi)。周六凌晨11 月 4 日被裁的前 Twitter 員工收到了來(lái)自“twitterseparation@cptgroup.com”的郵件，很多收到郵的人稱，這封郵件被類到了“垃圾郵件”，在從垃圾郵件文件中將其打開(kāi)后，該郵將人們引向 CPT 集團(tuán)運(yùn)營(yíng)的一個(gè)網(wǎng)站以獲取完整的離職協(xié)。該網(wǎng)站稱：“如你知，我們不得不減少們的全球勞動(dòng)力，以保公司的成功發(fā)展，你的就業(yè)已經(jīng)受到影。自從我們通知你的態(tài)以來(lái)，你一直處于工作通知狀態(tài)，被雇并一直發(fā)著工資，這持續(xù)到你的離職日期如果你簽署了離職協(xié)和解除協(xié)議，你也有格獲得額外的遣散費(fèi)”在下崗員工收到他的協(xié)議之前，許多人在討論是否簽署協(xié)議棄他們的權(quán)利以換取個(gè)月的遣散費(fèi)。相比下，當(dāng) Facebook 在 11 月進(jìn)行大規(guī)模裁員時(shí)，該司的被裁員者獲得了 6 個(gè)月的遣散費(fèi)，Snap 在 8 月底的裁員中為員工提供四個(gè)月的遣散費(fèi)。一收到協(xié)議的人說(shuō)，他決定不簽字，而是參已經(jīng)提交或正在進(jìn)行幾項(xiàng)訴訟之一，這些訟涉及馬斯克被指控反有關(guān)員工福利和離的合并協(xié)議。其他幾名受影響的員工已經(jīng)署了參與法律行動(dòng)的議。兩位熟悉推特公的人士說(shuō)，11 月 4 日前后被裁員或辭職的員工預(yù)計(jì)將收到職協(xié)議。然而，這些息人士說(shuō)，那些在幾后因馬斯克的“鐵桿 Twitter 2.0”電子郵件而辭職的人，到目前為止還沒(méi)收到要簽署的協(xié)議。職協(xié)議似乎是模板，被解雇的員工提供一月的工資作為遣散費(fèi)11 月 4 日，馬斯克在推特上說(shuō)，“有被解雇的人”都得了 3 個(gè)月的遣散費(fèi)，他說(shuō)這比法律規(guī)定了 50%。馬斯克可能計(jì)入了“不工邽山”在職時(shí)間，后來(lái)很多工自 11 月以來(lái)繼續(xù)領(lǐng)取工資，同時(shí)在待遣散費(fèi)。美國(guó)國(guó)家動(dòng)法要求公司在大規(guī)裁員時(shí)給予一定的通期。IT之家了解到，為了獲得一個(gè)月的額工資，被解雇的員工須簽署所提供的合同該合同禁止他們參與何針對(duì)公司的訴訟或規(guī)模仲裁，或公開(kāi)或媒體談?wù)?Twitter，此類條款是離職協(xié)議的孟槐型條款。然，這些協(xié)議還要求前工放棄任何未來(lái)的股支付或支付他們可能權(quán)獲得的獎(jiǎng)金?
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