实测必看!(wpk作弊)透视辅助,太坑了原来有挂猫腻(有挂技术)-哔哩哔哩
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2、发了三次牌以后，整个wpk辅助应有点样了，如果还是乱乱的，就是开局没弄好。
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1、一开始要很贪。发第一张牌时尽量wpk外挂，把底下的牌都翻出来，并力求挖一个空位出来。深挖洞广积粮。这样你才能站得高看得远，才能运筹帷幄，才能先发制人，才能暗渡陈仓。
2、后面不要太贪。不要太有洁癖，别看见可以叠的wpk软件透明挂就屁颠屁颠去叠了。要眼观八路耳听四方，多看看，能消的先消掉再说。剩下就会好办一些。贪得无厌只会断送全局。我以前经常把很多牌一队一队的理顺了，但是没法消。
3、要尽量留后路，不要只顾眼前爽快，把各种wpk有辅助的牌都乱七八糟叠一起了，到时候叫你死得好看。
4、无论如何不能让wpk插件这种老大级的牌挡在前面，要把他们解决掉。（消掉或搬到空位上去。）
5、在发最后一张牌之前冷静理牌，切忌悲观绝望轻易放弃。发了最后一张以后，就听天由命了，但仍要相信奇迹。
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去年12月，谷歌推出首个原生多模态模型Gemini1.0，打响了谷歌的AI反击战。,在推理性能上也有大幅提升，Bard也正式更名为Gemini,我们使用的系统是 Lean 及其数学软件库 mathlib，该软件库由 Lean 证明器社区维护。如果你对 Lean 和数论有所了解，可以考虑阅读贡献指南、查看项目仪表板并认领一个问题。
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。,去年12月，谷歌推出首个原生多模态模型Gemini1.0，打响了谷歌的AI反击战。,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。,我们使用的系统是 Lean 及其数学软件库 mathlib，该软件库由 Lean 证明器社区维护。如果你对 Lean 和数论有所了解，可以考虑阅读贡献指南、查看项目仪表板并认领一个问题。
Gemini模型,去年12月，谷歌推出首个原生多模态模型Gemini1.0，打响了谷歌的AI反击战。,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。,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。,下面是一些相关链接:
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）。,我们使用的系统是 Lean 及其数学软件库 mathlib，该软件库由 Lean 证明器社区维护。如果你对 Lean 和数论有所了解，可以考虑阅读贡献指南、查看项目仪表板并认领一个问题。,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)。,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。,下面是一些相关链接:
费马大定理 —— 进展如何?,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。,数学领域的研究者 Antoine Chambert-Loir（简称 Antoine）和 Maria Ines de Frutos Fernandez(简称 Maria Ines)一直在教 Lean 除幂理论，而整个夏天，Lean 都时而出现一种令人恼火的情况:它会抱怨标准文献中人为提出的论证，并经过仔细检查发现人为论证有待改进，特别是 Roby 的工作中有一个关键引理似乎不正确。当 Antoine 告诉我这件事时，他觉得我会认为这很有趣，而他收到的回复中一长串大笑的表情符号确实证实了这一点。
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。,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。,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。,去年12月，谷歌推出首个原生多模态模型Gemini1.0，打响了谷歌的AI反击战。
费马大定理 —— 进展如何?,我们使用的系统是 Lean 及其数学软件库 mathlib，该软件库由 Lean 证明器社区维护。如果你对 Lean 和数论有所了解，可以考虑阅读贡献指南、查看项目仪表板并认领一个问题。,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。
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。,基于Gemini2.0， 谷歌构建了原型项目Mariner，从浏览器出发探索全新的人机交互方式:训练Gemini来理解并推理浏览器屏幕上的信息，包括像素和文本、代码、图像和表单等元素，然后通过实验性的Chrome扩展程序自主完成复杂任务。,去年12月，谷歌推出首个原生多模态模型Gemini1.0，打响了谷歌的AI反击战。
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