
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... 职场小聪明王爷有点懵 综漫空间只有我知道剧情 我在第六史躺平等飞升 小师妹修仙第一舔?她百倍返利! 漂亮宿主又美又撩病娇反派追着吻 鸣潮:麻辣仙人竟是我? 传奇之我队打怪PK掉落超极品 住笔,书都写杂了! 伊甸的旅途 又一次有经验的穿越 公主她受命于天 出狱即巅峰,前妻后悔疯了 快穿之逆袭指南 我,穿书反派,温柔师尊请留步 败家王爷,富婆王妃 轮回印 重生皇子,召唤神将无敌于世 穿成锦鲤文女主,我带全家吃肉肉 救世秦皇 三角洲行动之第三次世界大战
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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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关于病弱首辅的锦鲤妻一个是看人眼色生活,一直给嫡妹充当才艺替身的隐忍庶女一个是失去母亲庇护,被父亲当做棋子送去替皇子做质子的病弱嫡子。当这对替身男女在黑暗独行中结为连理,所有人都觉得会是一场早早散场的滑稽戏。但两人却否极泰来,负负得正,在众人反应过来之时,就已经势不可挡。这世上的恰如其分莫过于你有病,我有药你缺甜,我属糖。多年以后,人人称羡的姜融吃着爱心牌羹汤,笑问眼前人他们都说,首辅娘子诸事皆宜,我该如何谢你?清冷持重的首辅大人星眸璀璨要不,娘子陪我去拜拜送子观音?...
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玉娇是精灵国,国王陛下的鱼池里面的一条小锦鲤,因为自己是一条会带来好运的鱼,所以在后宫非常的得宠,一次国王陛下御驾亲征,受伤回宫,经过鱼池,手上的血滴在了鱼池里面,被正在呼吸的锦鲤玉娇完全吸收,从而带有龙族血气,经过多年后的修炼,玉娇化成人形,成为了国王陛下的福星王后如果您喜欢我的王陛下,别忘记分享给朋友...
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