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后来我们很快摒弃了之前的思路,采用了 Foundation Model (基座模型)以及云端加车端的两套处理方案,包括蒸馏、剪枝和强化学习,这意味着不再单纯依赖车辆本地的计算能力,而是将一部分计算任务放到云端,利用云端强大的算力进行运算,在车端做一些必要的处理,两者相互配合来实现自动驾驶。云端训练要花大量时间,因为 infra(基础设施)与本地不同,云端是训练完再部署到车端,这也导致我们慢了一些。


埃及近日开展大规模外交斡旋。5日,埃及外长阿卜杜勒阿提与巴勒斯坦总理穆斯塔法举行会谈,呼吁紧急重建加沙,敦促巴勒斯坦民族权力机构在加沙地带“履行职责”。(于文),韩熙庭:曾被张艺谋力捧,与富豪卷款61亿逃亡国外,现状成谜!


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让我们以Meta如何处理Llama 3系列模型的幻觉为例。在他们发表的这篇Meta论文中,我们可以看到幻觉,他们在这里称之为事实性。他们描述了他们基本上用来询问模型以找出它知道什么和不知道什么的程序,以找出其知识的边界。然后,他们向训练集中添加示例,对于模型不知道的内容,正确的答案是模型不知道,这在原则上听起来很容易做到。但这大致解决了这个问题。它之所以能解决这个问题,是因为请记住,模型实际上可能在网络内部拥有一个相当好的自我知识模型。所以请记住,我们查看了网络和网络内部的所有这些神经元。你可以想象,网络中的某个神经元会在模型不确定时亮起来。但问题是,该神经元的激活目前并没有与模型实际说出它不知道的内容相连。因此,即使神经网络的内部知道,因为有一些神经元代表这一点,模型也不会显示出来。相反,它会做出最好的猜测,以便听起来很自信,就像它在训练集中看到的那样。所以我们需要基本上询问模型,并允许它在不知道的情况下说“我不知道”。


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