1.背景在推荐系统中，使用强化学习方法有几个不足的地方：1）要使用用户实时数据进行奖励反馈，来训练强化学习模型。其中最有效的办法是把模型直接部署到线上，然后进行A/B test来产生真实数据。但是，这个过程往往需要较长的周期，同时如果要部署模型到线上，需要耗费巨大的工程，这一步针对算法工程师来说是不太友好的。2）如果推荐模型在部署线上前没有训练好，这会导致线上实时数据效果差，从而也会导致在强化学习

硅谷初创公司Luma AI发布了一款名为Genie的Discord机器人，用于生成文本到3D内容，为游戏开发、虚拟制作和艺术创作带来变革。用户只需输入文本指令，Genie即可在20秒内生成四个简单的3D模型，并支持进一步改进以获得更高分辨率和准确结果。当然，我们可以直接选择建立自己的子区，这样可以在输入的时候可以直观的看到自己生成的结果。生成的模型共有四个，可以点击下面的按钮去到官网精修。加入成功

文章目录1.软标签和noise标签2.调整交叉训练3.修改损失函数3.1 WGAN3.2 WGAN-GP4.考虑数据标签任务（分类任务）5.梯度查看GAN在提出之后，一直很火。但是其存在诸多的难点，首先难以平衡G（生成器）和D（判别器）之间的训练，同时容易造成模型坍塌。因此在训练GAN时会很难。1.软标签和noise标签这一点在训练判别器时极为重要。使用硬标签（非 1 即 0）几乎会在早期就摧毁所

文章目录1.背景2.安装3.在tensorflow上使用directionsampler4.实例4.1 定义模型、训练过程Trainertrain_stepval_steptrain4.2 objective函数定义params4.3 启动optunastorge5.图形化显示1.背景最近在烦恼怎么对深度学习进行调参，发现在optuna上可以实现。optuna可以和主流的机器学习框架进行融合，然后

整体来说，Codex本质上就是使用了GPT-3模型作为预训练模型，然后进行微调。同时也人工定义了164个编程问题，作为评估数据集。同时还提出了新的评估指标pass@kpass@kpass@k，并论证了BLUE指标对代码生成的局限性。从数据层面上，因为采集了Github上的代码，因此可能会存在潜在的代码作者的追究专利的问题。我是leo，欢迎关注我的公众号“算法一只狗”，我们下期再见~...

2021年，Github和OpenAI合作，基于GPT-3模型推出了可以代码自动编码的插件：github copilot。1.安装在vscode软件中，找到github copilot进行安装：因为目前copilot还是在测试阶段，需要进行测试人员申请才能够真正使用：https://copilot.github.com/2.代码生成例子自动生成在python代码自动生成中，只需要输入"函数名称"

这个模型，是基于stable diffusion模型上进行修改的，在合适的描述本文下，能实现较为出彩的画面。通过在百度云平台上进行生成，不消耗本地资源，生成的图片保存在服务器上，不占用我们自己电脑的空间。它的生成速度在1分钟内，但是在细节的落实上还是没有这么完善。在现阶段，可已白嫖很多好看的图片，同时通过每天的签到，也能够免费生成图片。可以在右侧栏中，设置像素大小和生成数量，同时可调节的参数也比较

最近Meta已经放出了BlenderBot3聊天机器人测试页面，但仅限于美国本土进行测试和交互：一经发布，能多网友就开始和这个最强机器人进行聊天，诞生了啼笑皆非的对话。比如这个网友，询问对扎克伯格的看法。而该机器人不喜欢他，并认为“”还有的网友发现，BB3也在努力：BlenderBot3聊天机器人拥有亿参数量级。在构建的过程当中，它能够讨论任务的话题，并且在实际环境中与真实人类进行交互。这在以前的

1.代价函数（cost function）1.1 代价函数图像上图两个坐标表示参数θ0\theta_0θ0​和θ1\theta_1θ1​，它们是动态变化的。通常使用contour figure（等高线线）来描述上面的3D图像：在右图的等高线中，每个圆圈上面的点的值是一致的。当前红色点处于参数$\theta_0 = 800, \theta_1 = -0.15$对应于左图的直线，但这时候的...

1. 《Supervised learning achieves human-level performance in MOBA games: A case study of honor of kings》这是一篇腾讯AI lab发表的文章，其主要利用MOBA游戏王者荣耀的数据进行强化学习，训练出一个能够打败人类顶尖选手的AI。同时在文章中，提出了在游戏中的两个概念：Macro-strategy（