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中泰证券相关负责人告诉记者,中泰证券2024年利用开源技术建设了大模型算力和模型平台,并迅速在智能问答、智能文档、智能投研等场景进行建设和研究,公司积极应对DeepSeek带来的技术变化,2024年12月DeepSeek-V3模型发布后立即投入使用,并在金融新闻情感分析场景中获得更加高效精准的效果,2025年完成DeepSeek-R1的本地化部署,正在进行问答、文档、投顾、投研、代码生成等场景的测试研究,计划未来应用于财富管理、投行业务、投研分析、研发辅助等方面,全面提升公司智能化水平。


大宗商品交易数据供应商Expana美洲鸡蛋业务主编里斯波利说,受最近一波禽流感影响的农场,大多数是向零售业供应鸡蛋,所以超市首当其冲。,两名获救者系祖孙俩:孙女是自己跑出来的,奶奶是村民救出来的|直击筠连山体滑坡救援现场


1月29日大年初一,神话史诗电影《封神第二部:战火西岐》正式上映,据猫眼专业版数据,截至2月5日0点,电影《封神第二部:战火西岐》上映8天总票房破10亿。


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在元强化学习中,对于每个测试 MDP M_x,策略 A_θ 在通过 A_θ 生成最终响应进行评估之前,可以通过消耗测试时计算来获取信息。在元强化学习术语中,获得的关于测试 MDP M_x 的信息可以被视为在测试问题 x 引发的 MDP 上收集「训练」回合的奖励,然后再在测试回合上进行评估。注意,所有这些回合都是在模型部署后执行的。因此,为了解决 (Op-How),我们可以将来自 A_θ(x) 的整个 token 流视为分成几个训练回合的流。为了优化测试时计算,我们需要确保每个回合都能提供一些信息增益,以便在测试 MDP M_x 的后续回合中表现更好。如果没有信息增益,那么学习 A_θ(x) 就退化为一个标准的强化学习问题 —— 只是计算预算更高 —— 这样就不清楚学习「如何做」是否有用。


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