作者:翟晓鹰更新时间:2025-02-17 23:01:48
经济学,博弈论,蝴蝶效应,骨牌效应在我的生活里的应用,故事主要有三条线,第一条线,我过去生活运用经济学,博弈论,蝴蝶效应,骨牌效应的应用实例,算是半个自传,有虚构成分。第二条线,是我当下生活运用经济学的记录和感悟。第三条线,是我脑内神经元组成的虚拟世界的故事和对现实的影响。三条线交织在一起,随着我的经济学学习的深入... 职场小聪明轮回印 公主她受命于天 我,穿书反派,温柔师尊请留步 鸣潮:麻辣仙人竟是我? 住笔,书都写杂了! 重生皇子,召唤神将无敌于世 败家王爷,富婆王妃 漂亮宿主又美又撩病娇反派追着吻 穿成锦鲤文女主,我带全家吃肉肉 快穿之逆袭指南 王爷有点懵 传奇之我队打怪PK掉落超极品 小师妹修仙第一舔?她百倍返利! 出狱即巅峰,前妻后悔疯了 三角洲行动之第三次世界大战 我在第六史躺平等飞升 又一次有经验的穿越 伊甸的旅途 综漫空间只有我知道剧情 救世秦皇
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别说是在笔记本电脑上跑,就是使用高性能 GPU 的台式机,也无法带得动啊。老老实实调用 API 不好吗?其实,LLM(大语言模型)有非常宽泛的参数量范围。咱们今天介绍的这个模型 GPT4All 只有 70 亿参数,在 LLM 里面现在算是妥妥的小巧玲珑。不过看这个名字你也能发现,它确实是野心勃勃,照着 ChatGPT 的性能去对标的。GPT4All 基于 Meta 的 LLaMa 模型训练。你可能立即觉得不对,你这跟 GPT 有啥关系?为什么要无端蹭热度?且慢,GPT4All 确实和 ChatGPT 有关 —— 它用来微调的训练数据,正是调用 ChatGPT 产生的大量问答内容。我怕你对技术细节不感兴趣,因此只用下面这张图来说明 GPT4All 的训练过程。??GPT4All 其实就是非常典...
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一觉醒来,成为卫宫巨侠。卫宫巨侠是谁?就是那个一串七,一夜打穿圣杯战争的男人。可现在的时间点居然是败在英雄王手中之后。望着自己伤痕累累的身体,面临即将被囚禁的危险,卫宫士郎只能无奈望天。行了,什么都别说了,等我先穿个越。这个仇我记下了,一切都等我回来再说。卫宫士郎为了守护妹妹的幸福,即使粉身碎骨我也再所不惜!路人请问你要守护的是哪位妹妹,毕竟你的妹妹这么多?卫宫士郎当然是全部了,毕竟她们都是我的家人。所以,你愿意当我的妹妹吗?ps第一世界在地下城寻求邂逅是否搞错了什么如果您喜欢我,卫宫巨侠,畅游诸天!,别忘记分享给朋友...
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一朝穿越,她成为了众人羡慕的师祖亲传弟子听说师祖专门给她安排了一处府邸,好羡慕啊!真相是,这个府邸是他老人家乾坤袋腾地不要的听说师祖每天都亲自去指点她呀指点个屁,师祖只是每天过来蹭饭的!被误会的菜鸡女主哭晕在茅厕。当从不动情的万年冰山师叔祖遇到厨艺满分的呆萌小女主将会擦除怎样的火花呢如果您喜欢穿越之冰山师祖不要跑,别忘记分享给朋友...
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