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本文提出ReAct方法,通过将推理(Reasoning)与行动(Acting)结合,增强语言模型在复杂任务中的表现。传统模型通常只能进行推理或行动中的一种,而ReAct通过交替生成自由形式的推理轨迹和执行具体操作,使模型能动态调整决策。实验表明,在知识推理(HotpotQA、FEVER)和交互决策(ALFWorld、WebShop)任务中,ReAct显著优于单一推理或行动基线。该方法通过稀疏但灵活
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目标检测是计算机视觉领域(CV)热门且较成熟的主流研究方向之一,其应用广泛(自动驾驶、安防监控、医学影像分析、零售业货品管理等等)且已经深入到我们生活的方方面面,现在从个人学习角度,开展目标检测系列文章,主要侧重为深度学习,希望起到抛砖引玉的效果,如果有误的地方敬请指正。PS:应该注意到,近些年来,CV模型有融合的趋势,原来的目标检测模型不再是单一任务,往往能同时处理多种任务:目标检测、语义分割、

近期,OpenAI 的主要竞争者 Anthropic 推出了他们的新一代大型语言模型 Claude 3,该系列涵盖了三个不同规模的模型:Opus、Sonnet 和 Haiku。Claude 3声称已经全面超越GPT-4。这里先不提Claude 3的表现,先看一看目前开源的主流中文LLM。

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监督学习模型可以分为生成模型(generative model)和判别模型(discriminative model)








