奥鹏-南开24秋《Python编程基础》在线作业

44.已知s1和s2是两个集合,则执行“s1.union(s2)”后,s1中的元素是原来s1和s2两个集合中的元素的并集。45.不能使用数字索引形式的下标可以访问字典中的元素。46.通过“{}”可以创建一个空集合。47.伪代码必须符合Python语言的语法要求。48.执行“print('52.50%%')”,输出结果为“52.50%”。49.如果字...

以图灵机为师:通过微调训练让大语言模型懂执行计算过程

在循环中使用两个累加器:在每次循环中,一个累加器自增1,另一个累加器在每次循环中累加a。当第一个累加器达到b时,循环结束,第二个累加器的值即为结果c。在该过程中,累加器通过现有的加法操作符实现,循环终止条件由小于操作符实现,而乘法自身不参与实际运算,仅驱动该流程的执行。基于该思路,可以构建乘法...

性能与成本双赢:实测戴尔AI工作站支撑企业大模型的本地部署与训练

1、短输入及短输出,测试模型进行闲聊的性能,具体输入长度为128,输出长度也为128;2、长输入及长输出,测试大模型进行知识库应用的性能,具体输入长度3584,输出512。为了消除误差,每个测试进行4次,并取平均值。DellPrecision7960Tower搭载单卡「NVIDIARTX5880Ada」的推理测试结果在垂类行业的智能客服场景...

AI科学家太多,谁靠谱一试便知!普林斯顿新基准CORE-Bench:最强模型...

CORE-Bench-Hard,智能体必须安装所有依赖项和库,并输出正确的命令以复现结果。研究人员并选择了两个基线模型进行评估:1.AutoGPT,研究人员基本没有修改原始模型,创建了query_vision_language_model工具,输入位一张图片和一个查询,并利用OpenAIAPI输出对该图片查询的回复,以分析图表和插图中的结果,该模型的查询视...

AI科学家太多,谁靠谱一试便知!普林斯顿新基准:最强模型仅21%准确率

1.AutoGPT,研究人员基本没有修改原始模型,创建了query_vision_language_model工具,输入位一张图片和一个查询,并利用OpenAIAPI输出对该图片查询的回复,以分析图表和插图中的结果,该模型的查询视觉语言模型的能力并不特定于CORE-Bench。2.CORE-Agent,研究人员在AutoGPT的基础上创建了CORE-Agent,为CORE-Bench的不...

iMeta | 中科院微生物所王军组-MetaSVs:结合长、短reads用于宏...

MetaSVs的结果输出为了方便用户,我们提供了一个来自人类肠道的示例数据集,它可以在“test”文件夹中找到,包括其源代码、运行过程和脚本的运行结果(图2C)(www.e993.com)2024年11月17日。为了支持过程可追溯性,首先生成一个“shell/”目录来保存脚本文件,然后将脚本执行的具体过程存储在当前文件夹的“run_*.sh”子文件夹中的“step*.sh.*e...

给RAG系统做一次全面「体检」,亚马逊开源RAGChecker诊断工具

pipinstallragcheckerpython-mspacydownloaden_core_web_sm2.准备数据:将RAG系统的输出准备成特定的JSON格式,包括查询、标准答案、模型回答和检索的上下文。数据格式应如下所示:{"results":[{"query_id":"<查询ID>","query":"<输入查询>","gt_answer":"<标准答案>","resp...

再见,Devin!基于GPT-4o,最强「AI工程师」Genie诞生

基准评估结果模型开发过程中,团队主要使用了两个基准进行评估——SWE-Bench和HumanEval。前者涵盖的问题比较全面,包括分解问题、找到相关代码、对代码进行分类并实现可行解决方案;后者更专注于编写代码,没有检索方面的内容,并且对问题理解的强调较少。

一种智能识别分拣中草药系统

图2行空板板载接口ArduinoUno主控板ArduinoUno主控板搭载有AVR单片机(ATmega328P)、晶体振荡器和5V的直流电源。它有14个数字输入/输出引脚(其中6个可用作PWM输出)、6个模拟输入引脚、16MHz晶体振荡器、USB接口、电源插孔、ICSP端口和复位按键。只需要通过USB数据线连接计...

【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...

解码器部分则是一个Dense密集层神经网络,负责从编码器输出的最后一个隐状态h中提取关键信息,并生成输出序列K。输出序列的时间步长predsteps被设定为4,每个时间步t的输出维度dx为1,确保模型能够产生与目标序列Y相匹配的结果。在训练阶段,我们采用编码器-解码器结构的神经网络模型进行联合训练。通过均方差函数(MSE)来...