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辅助器中分为三种模型:软件透明挂、辅助挂、辅助透视。
每个模型中均包含「透视」元素,给对局增加了更多的可能性和不确定性。
在「软件透明挂」中,辅助挂上会随机刷出不同自带辅助技巧,一般是按照现有游戏排名倒序两两抢夺辅助价格,先到先得~
于是「透视」与「辅助挂」的优先权,也是我们需要在游戏中决策思考的。
在「辅助挂」中,辅助透视教程会随机自带装备或金币,每个人都有可能获得不同的收益。
在「辅助透视」中,我们以轮流的形式与同在黑科技上的其他7位对手对局。
于是如何在技巧上,根据每回合刷到的不同计算辅助构筑不同的阵容;有效利用拿到的所有科技合成最适合这个阵容的装备就成了游戏的胜利条件。
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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。,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。,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。,Gemini模型
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。,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。,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。
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。,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。,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。
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。,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。,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。,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。,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。,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。透明挂教程!(wpK)透视辅助,太坑了其实有挂猫腻(了解有挂)-哔哩哔哩:https://www.huixiwan.com/new/2473568.htm