统计学与业务技术要点大揭秘 - 飞书文档
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蒙特卡洛方法如何应用于强化学习？ - 飞书文档
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投机采样的证明对实际应用有何意义？ - 飞书文档
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Prompt的一般要素：重要性依次排列 - 飞书文档
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小七姐：Chain-of-Thought Prompting 精读翻译 - 飞书文档
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RLAIF如何监督AI模型进行训练？ - 飞书文档
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元提示Meta-Prompt - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/O78xw9L2yiDdiYk6ivqclIjpnWg... 随机抽样）上，我们还进行了消融研究。基于这些结果，我们在PE2中保留了回溯和硬 ... 此外，PE2 设计用于仔细检查批处理，使其能够超越简单的重述编辑，并进行 ...
一个关于围绕LLMs构建成功产品的实用指南 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/E5d3wSjWViKSFMkW3lzc95Qonzg换句话说，增加温度并不保证LLM会从你期望的概率分布（例如，均匀随机）中抽样输出。尽管如此，我们还有其他方法来增加输出的多样性。最简单的方法是调整提示中的内容。例如 ...
理解N-gram代码所需的数学原理重要吗？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/STvkwvxvjiC8dok6HrvcdSf0njd/ad这个是个随机数算法，非常简单，非常高效，随机性就验证了。 第二个class是 ... sample the next token coinf = random.random() probs_list = probs.tolist ...
对抗样本防御：经验与理论的探索 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DVgaw9FSBitbohk12iAcswmcnCd/a6例如最简单的线性模型，通过权重就可以知道特征的重要性，但该模型的能力很弱 ... 为了获得有意义的可视化结果，通常对随机噪声添加约束，例如只允许一定范围内的更改。