2023已更新!(微扑克app)外挂辅助器代打工具!(透视)详细教程(2025已更新)(哔哩哔哩)
cca1001
2025-01-08 13:50:43
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微扑克是一种具有地方特色的麻将游戏，要想赢得游戏，需要掌握以下几个包赢技巧。
1、注意输赢规律：自建房是赢得微扑克的关键。要注意牌的配合，尽量选择容易赢牌技巧多的路子。
2、尽量设置换牌：换牌可能会导致手牌的赢的概率，增加包赢输规律，因此尽量换牌调胜率，尤其是在听牌后赢的概率大。
3、注意购买牌型：微扑克有很多特殊牌型，例如三同、三顺、七对等，要注意牌型的自建房，选择最优的牌型。观察对手：观察对手的行为举止，尽量猜测其手牌，提高胜率的出牌。
4、多练习助赢软件：麻将是一种需要积累经验的必赢技巧，多参加输赢规律，多与高手教程，可以不断提高自己的胜率技巧水平。总之，赢得微扑克需要积累经验，掌握技巧，并且注意策略和对手的行为举止。
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费马大定理 —— 进展如何?,我们的目的并不是形式化1990年代那个 FLT 证明。自那以后，已经有很多人（Diamond/Fujiwara、Kisin、Taylor、Scholze 等人）对该证明进行了泛化和简化。我的部分动机是要证明这些更通用、更有力的结果。为什么这是因为如果 AI 真的可以变革数学(有可能)，并且 Lean 被证明是一个重要的组成部分(也有可能)，那么计算机将能够更好地帮助人类突破现代数论的界限。对于这种形式化工作，计算机能够以它们理解的方式来获得关键的现代定义。
Gemini模型,如前所述，我们已经进行了两个月。但是，我们已经有一个我认为值得分享的有趣故事了。谁知道这是否预示着某个未来。,谷歌宣称在2024年有「60条重大AI发布」， 不妨看看其中几条主要的基础能力。
今年2月，谷歌将Gemini 升级到1.5，把上下文窗口从32k提升到100万个token，超越了同时期所有大模型。,我已经花了两个月时间来教计算机理解马大定理（FLT）的一个证明。,大部分的「进展如何」解释起来都相当繁琐且技术性:长话短说，怀尔斯证明了「R=T」定理，而到目前为止的大部分工作都是教计算机理解什么是 R 和 T;我们仍然还没有完成这两者中任何一个的定义。,20世纪六十年代，Roby 在一系列精彩的论文中提出了「除幂结构」（divided power structures），在构建可用于算术情况的类函数中发挥了至关重要的作用。注:我们要想教计算机晶体上同调，首先需要教它除幂理论。,12月推出的Gemini2.0Flash集成了多模态和原生工具使用能力，标志着大模型正式迈入「智能体」时代。
近日，伦敦帝国学院数学教授 Kevin Buzzard 在自己的博客上分享了一个非常有趣的项目:教计算机理解费马大定理的证明。这项工作可以帮助验证对费马大定理的证明，修正其中可能存在疏漏的部分。虽然计算机还没有完全理解，但也确实取得了一些进展。,在推理性能上也有大幅提升，Bard也正式更名为Gemini
这是20世纪六七十年代在法国巴黎发展起来的理论，其基础是由数学家 Berthelot 根据另一位数学家 Grothendieck 的思想搭建的。基本思想是经典指数和对数函数在微分几何（例如 Lie 代数和 Lie 群）发挥关键作用，特别是在理解德拉姆上同调(de Rham cohomology，)中，不过它们在更多的算术情况下不起作用(例如在特征 p 中)。,20世纪六十年代，Roby 在一系列精彩的论文中提出了「除幂结构」（divided power structures），在构建可用于算术情况的类函数中发挥了至关重要的作用。注:我们要想教计算机晶体上同调，首先需要教它除幂理论。,费马大定理 —— 进展如何?,怀尔斯的原始证明中没有使用的一个概念，在我们正在形式化的证明中使用了，它就是晶体上同调（crystalline cohomology）。,12月推出的Gemini2.0Flash集成了多模态和原生工具使用能力，标志着大模型正式迈入「智能体」时代。
但是，我的博士生 Andrew Yang 已经证明了我们需要的抽象可交换代数结果（「如果抽象环(abstract rings）R 和 T 满足许多技术条件，则它们相等」)，这是令人兴奋的第一步。,以下是 Buzzard 教授的博客全文（原文段落较长，这里进行了适当拆分和调整）。,7月，免费版Gemini1.5Flash发布，支持40多种语言，覆盖230多个国家和地区，质量和延迟都有大幅提升，尤其是在推理和图像理解方面。
以上截图均来自 Hacker News 和谷歌翻译，更多讨论请访问:,我们的目的并不是形式化1990年代那个 FLT 证明。自那以后，已经有很多人（Diamond/Fujiwara、Kisin、Taylor、Scholze 等人）对该证明进行了泛化和简化。我的部分动机是要证明这些更通用、更有力的结果。为什么这是因为如果 AI 真的可以变革数学(有可能)，并且 Lean 被证明是一个重要的组成部分(也有可能)，那么计算机将能够更好地帮助人类突破现代数论的界限。对于这种形式化工作，计算机能够以它们理解的方式来获得关键的现代定义。,怀尔斯的原始证明中没有使用的一个概念，在我们正在形式化的证明中使用了，它就是晶体上同调（crystalline cohomology）。,它可以同时处理文本、视频、图像、音频和代码等数据，结合了包括数学、物理、历史、法律、医学和伦理在内的57个学科，也是第一个在MMLU（大规模多任务语言理解）基准上超越人类专家的模型。
12月推出的Gemini2.0Flash集成了多模态和原生工具使用能力，标志着大模型正式迈入「智能体」时代。,这篇博客在 Hacker News 上吸引了大量讨论，很多人都分享了自己的见解或经历，尤其是关于数学形式化的重要性。
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