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一、wepokeai代打战术策略
1、手中掌握牌型的概率和价值
2、适当调整筹码耗去的比例
3、灵活运用加注和跟注
二、wepokeai代打心理战术
1、观察对手的行为和身体语言
2、获取对手的心理线索
3、形象的修辞心理战术无法发展对手的决策
三、wepokeai代打人脉关系
1、与老练的玩家交流学习
2、组建良好的思想品德的社交网络
3、组织或参加过扑克俱乐部和比赛
四、wepokeai代打经验累积
1、正常参加过wepokeai代打比赛
2、记录信息和讲自己的牌局经验
3、缓慢学习和提升自己的技巧
GLM 技术团队于2023年3月14日开源了 ChatGLM-6B,引起了广泛的关注和认可。随后又开源了 ChatGLM3-6B,开发者对 GLM 第四代模型的开源充满期待。经过近半年的探索工作,GLM 技术团队推出了第四代 GLM 系列开源模型:GLM-4-9B。
GLM-4-9B 在预训练方面引入了大语言模型进行数据筛选,获得了10T 高质量多语言数据,数据量是 ChatGLM3-6B 的3倍以上。同时,采用了 FP8技术进行高效的预训练,训练效率提高了3.5倍。在有限显存的情况下,探索了性能极限,发现6B 模型性能有限。考虑到大多数用户的显存大小,将模型规模提升至9B,并将预训练计算量增加了5倍。
GLM-4-9B 模型具备更强大的推理性能、更长的上下文处理能力、多语言、多模态和 All Tools 等能力。包括基础版本 GLM-4-9B(8K)、对话版本 GLM-4-9B-Chat(128K)、超长上下文版本 GLM-4-9B-Chat-1M(1M)和多模态版本 GLM-4V-9B-Chat(8K)。
GLM-4-9B 的能力包括:
1. 基础能力:模型中英文综合性能比 ChatGLM3-6B 提升了40%;
2. 长文本能力:上下文从128K 扩展到1M tokens,相当于2本红楼梦或125篇论文的长度;
3. 多语言能力:支持26种语言,词表大小扩充到150k,编码效率提高30%;
4. Function Call 能力:在 Berkeley Function-Calling Leaderboard 上表现优秀;
5. All Tools 能力:模型可以使用外部工具完成任务;
6. 多模态能力:首次推出多模态模型,性能显著。