在强化学习 (RL) 中，仅仅知道“你得了多少分”通常是不够的。单纯追求高分可能会导致各种副作用，例如过度探索、模型不稳定，甚至偏离合理策略的“捷径”行为。为了应对这些挑战，RL 采用了多种机制，例如Ctritic（价值函数）、Clip操作、Reference模型以及较新的组相对策略优化 (GRPO)。为了使这些概念更加直观，我们打个比方：将强化学习的训练过程想象成小学考试场景。我们（正在训练的模

预测值与真实值的皮尔逊相关系数，衡量线性相关性，范围[-1, 1]，绝对值越接近1越好。：对称平均绝对百分比误差，通过对称分母解决MAPE的不对称问题。：预测误差相对于基线模型（用均值预测）的比例，值越小越好。：预测误差的百分比平方平均，进一步放大相对大误差的影响。：MSE的平方根，恢复原始数据单位，平衡大误差的影响。：预测误差的平均绝对值，直观反映预测偏差的大小。：预测误差的百分比平均，直观反映

类型核心结构速度容量（同面积）成本（单位容量）典型应用SRAM触发器（6晶体管）最快（ns级）最小最高CPU缓存（L1/L2/L3）HBM3D堆叠DRAM快（高带宽）较大中高高端GPU、AI芯片DRAM电容+晶体管中等大低计算机内存、显卡显存简单来说，SRAM是“高速小容量”的缓存，DRAM是“中速大容量”的主存，HBM则是“超高带宽、高密度”的高端存储方案，三者分别满足了不同场景对速度、容量和成

在大语言模型推理过程中，KV Cache（Key-Value Cache）是一个关键优化技术，它缓存了之前计算的键值对，避免重复计算。PagedAttention借鉴了操作系统中虚拟内存的页面管理思想，将KV Cache分割成固定大小的页面（pages），每个页面存储固定数量的token的KV对。

大型语言模型 (LLM) 的卓越功能也带来了巨大的计算挑战，尤其是在 GPU 内存使用方面。这些挑战的根源之一在于所谓的键值 (KV) 缓存，这是 LLM 中采用的一项关键优化技术，用于确保高效的逐个标记生成。此缓存会消耗大量 GPU 内存，以至于它本身会限制 LLM 的性能和上下文大小。本文介绍了键值缓存优化技术。首先，本文将解释键值缓存的基本工作原理，然后深入探讨开源模型和框架实现的各种方法，

在强化学习 (RL) 中，仅仅知道“你得了多少分”通常是不够的。单纯追求高分可能会导致各种副作用，例如过度探索、模型不稳定，甚至偏离合理策略的“捷径”行为。为了应对这些挑战，RL 采用了多种机制，例如Ctritic（价值函数）、Clip操作、Reference模型以及较新的组相对策略优化 (GRPO)。为了使这些概念更加直观，我们打个比方：将强化学习的训练过程想象成小学考试场景。我们（正在训练的模

问题今天在运行代码时报了这个错，在仔细研究之后，终于找到了解决方法。经过排查发现，代码中用到了 FilenameUtils.concat()这个函数，这个函数的源码如下：public static String concat(String basePath, String fullFilenameToAdd) {int prefix = getPrefixLength(fullFilenameTo

在强化学习 (RL) 中，仅仅知道“你得了多少分”通常是不够的。单纯追求高分可能会导致各种副作用，例如过度探索、模型不稳定，甚至偏离合理策略的“捷径”行为。为了应对这些挑战，RL 采用了多种机制，例如Ctritic（价值函数）、Clip操作、Reference模型以及较新的组相对策略优化 (GRPO)。为了使这些概念更加直观，我们打个比方：将强化学习的训练过程想象成小学考试场景。我们（正在训练的模

【代码】【已解决】windows gitbash 出现CondaError: Run ‘conda init‘ before ‘conda activate‘

文章目录1.用 python 运行 command2.hdfs的相关命令ls：返回文件或目录的信息get：下载文件到本地put：从本地文件系统中复制单个或多个源路径到目标文件系统。也支持从标准输入中读取输入写入目标文件系统。copyFromLocal：限定从hdfs复制到本地copyToLocal：限定从本地复制到hdfsrm：删除hdfs上的文件，只删除非空目录和文件rm -r：递归删除hdfs