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为了解决这个问题,SETS采用了所谓的“探索/利用”权衡原则。例如,当机器人检测到某些动作可能会导致碰撞时,它就不会继续考虑这些动作的后续步骤,而是专注于更安全的选择。这种方法大大减少了计算量,并允许机器人几乎实时地处理信息并作出反应。
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“目前的大语言模型本质上是文字接龙,基于海量资料,预测下一个最可能出现的词句。通过不断预测,生成连贯和完整的文本。应对文科考试,大模型的用词不准或用了近义词,不太影响评分。但理科考试考验推理和计算,比如一道题有五步推理,大模型走偏一步,答案就全错。而且大模型的训练数据中,文科语料要远远大于理科语料。”国内一位大模型研发专家告诉科技日报记者。
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