登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
o1/o3带火的推理计算Scaling,原来谷歌早在今年8月就曾探讨过。当时,来自斯坦福、牛津以及谷歌DeepMind的团队提出通过重复采样来扩展推理计算量——结果在编码任务中将性能最多提高40%。他们发现小模型通过生成多种答案/样本,其任务表现可能比一些大型模型单次尝试还要好。比如,DeepSeek-Coder通过重复采集5个样本,性能优于GPT-4o,而成本却仅为后者的三分之一。
本篇文章给大家展示如何快速且安全的获取目标信息的方法,我使用的是Python的方式,之前在获取目标内容的时候只能import time、import random来组合出一个随机间隔来处理我们的任务,但是我们如果使用了自我保护机制(通过代理IP协助进行采集),那么对于获取信息来说就会无法被反向识别了,毕竟我们每次获取请求的IP地址都不同,这样就能大大的加速我们任务的执行效率。600w纯净IP池可供
单例模式
——单例模式
联系我们(工作时间:8:30-22:00)
400-660-0108 kefu@csdn.net