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系统模型最新视觉报道_系统模型概念(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-26

系统模型

「纯血鸿蒙万物皆可碰一碰」「纯血鸿蒙打造全新系统级AI」 HarmonyOS NEXT也是之前和大家说的系统级AI。华为将AI与OS深度融合，带来全新的鸿蒙原生智能Harmony Intelligence，真正开启AI大模型时代的OS体验。[666][666] 自研系统做AI嵌入是更灵活的，小艺现在有华为自研盘古大模型加持，不仅是AI助手，也是系统级智能体，能感知场景，理解需求，更懂用户，提升解决各类问题的效率。[馋嘴][馋嘴] 大家可以结合自己的生活需求，出行、办公、娱乐、生活、运动感受AI带来的生产力升级。华为的算法和算力还是可以相信的，1区top期刊会议嘎嘎发，遥遥领先[给你小心心][给你小心心]

𐟓š 教育分享 | 预推免 | 专业课心得 𐟌Ÿ 英文文献探讨 | 欺凌与抑郁的关联最近读了一篇关于同伴欺凌和日后抑郁症状之间关系的英文文献，真的让我有些不爽。研究采用了一个3T的纵向设计，发现负性思考和自我同情是两个并行的中介变量。研究主要针对的是留守儿童，结果显示这两个中介效应都是部分中介且显著。不过，性别差异非常明显。特别是自我同情这个中介变量，女生的模型不显著，而男生的模型则显著。作者解释说，可能是因为女生习惯了社会上的负面事件，更容易产生负性反刍思考，对自己更为挑剔，面对负面事件更容易思考是否是自身的问题。而男生则更注重自我确信和独立感，更渴望掌控自己的生活，所以自我同情水平会更高。说实话，我觉得这个解释很对，但真的很难受。第n次感受到理论和实践的巨大差距。 𐟧 社会认知实验回顾 | 内尔的态度与共情最近回顾了一些社会认知方面的实验，比如内尔的态度实验，还有关于共情和决策的实验。这些实验真的让我对心理学有了更深入的了解。 𐟓š 严老师的课 | 管理决策的双系统模型今天听了严老师的课，主要讲了管理决策的第一系统和第二系统。感觉有点像自我控制的双系统模型。老师还提到了stroop效应，真的非常牛。 𐟗㯸发展心理学 | 语言的认知与智力发展在课堂上，老师讲解了语言的认知以及学龄中期儿童的智力发展。语言决定思维这个观点真的有一定道理。 𐟓– 论文单词回顾 | 实验设计直播课回顾了一些之前论文中的单词，还上了实验设计直播课。真的感觉理论到实际还有很大的距离，口试还得继续练习。 𐟒䠤𛊦™š就这样吧 | 焦虑只会转移今天的学习就这样结束了。焦虑只会转移，那就睡觉吧！保研预推免的路上，我们一起加油！𐟒ꀀ

线性化控制系统：静态与动态系统的区别今天我们来聊聊线性化控制系统的理论知识～ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 静态系统与动态系统的区别静态系统：静态系统只是简单的代数关系耦合，没有微分或积分环节，也没有储能系统。在稳态条件下，系统的输出不会发生明显的变化，系统响应与时间无关。描述静态系统的数学模型是代数方程。动态系统：动态系统中存在惯性环节（如积分器），使得系统状态发生变化时，系统响应与时间有关，无法瞬时完成。描述动态系统的数学模型是微分方程。 𐟚— 举个例子：静态系统：如果将油门设为系统的输入，车速设为系统的输出，因为油门大小不变后，车速也相对稳定，所以这个系统就是一个静态系统。动态系统：在输入不变的情况下，将系统的输出改为车辆行驶距离，那么此时油门大小与行驶距离就存在一个积分关系，因为油门大小不变后，行驶距离仍然不断增加。这就是一个动态系统。 𐟓Œ 总结：静态系统和动态系统的区别就在于，系统响应是否与时间有关。 𐟔œ𐟔œ𐟔œ 再次感谢大家的支持～欢迎在评论区交流

GPT-4和GPT-3.5，谁更适合你？随着人工智能技术的不断进步，GPT-3.5和GPT-4作为OpenAI的代表性语言模型，在许多方面都展现出了强大的功能和优势。在选择使用哪个模型之前，我们需要对这两款语言模型进行客观分析。首先，在性能方面，GPT-4在处理能力和语言理解上优于GPT-3.5。GPT-4在GPT-3的基础上进行了升级，规模更大，参数更多，因此在处理复杂任务时，能够更准确地生成高质量文本。然而，GPT-4在计算资源和能耗方面也有所增加，这可能会导致运行成本的提升。在适用范围上，GPT-4在一些特定任务中表现更佳，例如长篇文本生成、对话系统以及知识问答等。而GPT-3.5虽然在这些任务上也有不错的表现，但相较于GPT-4，其准确性和生成质量略有逊色。综上所述，如果您的应用场景对性能和生成质量有较高要求，例如长篇文本生成或者知识问答系统等，那么GPT-4会是更好的选择。然而，如果您更关注成本和资源消耗，或者应用场景对模型性能要求不高，GPT-3.5也是一个可靠的选择。总之，在选择GPT-4还是GPT-3.5时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。

如何用高阶思维链提升AI对话质量？在AI对话系统和生成模型中，使用高阶思维链是一种非常有效的技巧，可以帮助模型更深入、更逻辑性地生成回答。以下是构建思维链的几个关键步骤：明确问题核心𐟔：首先，要明确问题的核心是什么。这有助于模型理解需要围绕哪个中心点展开思考。问题的定义要具体而精准。分步提问𐟤”：将一个复杂的问题分解成几个简单的子问题，引导模型一步步深入思考。例如，不是直接问“如何解决全球变暖”，可以先问“全球变暖的原因有哪些？”，接着问“哪些措施可以减少温室气体排放？”，再问“如何提高公众对全球变暖问题的意识？”。逻辑推导𐟧 ：在每个子问题后，根据模型的回答进行逻辑推导，形成下一个问题。比如，如果模型列出了一些减少温室气体排放的措施，可以接着问“这些措施在实施过程中可能会遇到哪些挑战？”“你提出的措施辩证来看，是否存在可行性和阻碍？”通过你的互动，让AI的回答更进一层。利用已知信息𐟓š：在构建思维链时，充分利用已知信息作为思考的起点。例如，如果已知某技术的发展对环境有影响，可以问“这种技术如何影响环境？”，然后根据回答继续提问。善于抓住已知信息，推导未知信息。连环追问❓：对模型的回答进行连环追问，引导模型不断深入问题的本质。比如，如果模型提出了一个解决方案，可以追问“这个解决方案的可行性如何？”或者“有没有更好的替代方案？”“这是你提出的最佳解决方案了吗？” 反思与总结𐟓：在思维链的最后，可以让模型对之前的回答进行反思和总结，形成更加全面和深入的认识。例如，可以问“基于我们之前的讨论，你认为最有效的策略是什么？”“我们来总结一下…” 以下是一个使用思维链的示例：初始问题：如何提高城市居民的生活质量？第一步：列举提高城市居民生活质量的可能途径有哪些？第二步：比如在交通方面，可以做哪些改进来提升生活质量？比如在教育方面，可以做哪些改进来提升生活质量？比如… 第三步：如果实施公共交通优化，可能会有哪些挑战？第四步：如何解决这些挑战，以实现公共交通的优化？第五步：结合其他方面（如环境、教育、医疗等），给出一个综合的提升城市居民生活质量的方案。总结：根据以上讨论，总结提高城市居民生活质量的关键点和建议。通过这种方式，思维链可以帮助模型生成更加详尽、有逻辑性的回答。

企业管理系统模型！

红米K80 Pro三摄系统有多强？今天早上，REDMI官微预热了K80 Pro的影像系统，声称“这次有点猛”。具体来说，K80 Pro配备了全焦段旗舰三摄，堪称REDMI影像史上的三大最强：最强高动态主摄、最强旗舰级浮动长焦、最强高像素超广角。首先，K80 Pro的后置摄像头配置非常豪华。它搭载了一颗5000万像素的光影猎人800传感器，支持OIS光学防抖。另外，还配备了一颗5000万像素的旗舰级浮动长焦镜头，可以实现10cm的超级特写功能。再加上一颗3200万像素的超广角镜头，拥有120Ⱗš„超大视野。不仅如此，小米还宣布K80 Pro将内置全新的Xiaomi AISP 2.0图像处理系统。这个系统融合了光学大模型2.0、影调大模型2.0、色彩大模型2.0以及人像大模型2.0，能够支持每秒高达150张的全算法高画质快速拍摄，带来更为流畅和高效的拍摄体验。 K80 Pro的旗舰级浮动长焦镜头同样不容小觑。它支持2.5倍光学变焦，并配备了OIS光学防抖技术，以及10cm的超级特写功能，让用户能够轻松捕捉远处的细节和近处的微观世界。据REDMI王腾表示，K80 Pro的影像规格比3999元起的友商13要高出很多，尤其是长焦性能，相比4499元起的友商13也不逊色，可玩性更高。此外，Redmi K80 全系将搭载 2K 分辨率屏幕，这块屏幕支持全亮度 DC 调光、圆偏振光技术、AON 护眼和超声波指纹识别。据悉，这块屏幕使用了与小米 15 同款的华星定制的 M9 发光材料，对比上一代，屏幕功耗下降了 20.3%，同时亮度可达 1800nits，在户外表现更亮眼。还有，这块屏幕还支持 ADV-MEMC 画质护眼，主要针对游戏画面进行了相应优化。最重要的是，Redmi K80系列还将全系支持超声波屏下指纹！不仅识别速度快，而且湿手或暗光环境下也能保持良好的解锁体验。除了屏幕方面的亮点，Redmi K80系列的外观设计也备受期待。虽然官方尚未公布具体的设计细节，但从此前的爆料中可以推测其摄像头模组采用了与小米Civi系列相似的圆形设计，并位于左上角，辨识度很高。性能方面，Redmi K80将搭载骁龙8 Gen 3处理器，而K80 Pro则搭载今年骁龙8至尊版处理器。在此前的直播中王腾还与友商的两款手机进行了跑分对比，在室温环境下，Redmi K80 Pro的跑分高达301万，而另外两款机型均未达到300万。而且Redmi K80系列也将预装澎湃OS2系统，澎湃OS2还针对K80系列进行了专属定制，搭载了全新狂暴引擎，确保能够充分发挥两颗旗舰处理器的强大性能。对于价格方面，这么多升级加上内存等元器件价格上涨，Redmi K80系列售价也必然涨价，预计会涨数百元，Pro可能会冲上4000元档位，大家觉得怎么样呢？

轻松复现深度强化学习论文的五大秘诀作为一名在论文复现领域有着丰富经验的导师，我总结了一些实用的建议，希望能帮助你在复现深度强化学习论文时更加得心应手。 1️⃣ 选择合适的论文——首先，你需要仔细分析论文的各个部分，避免选择那些需要多个部分协同处理的论文。这样可以让你的复现之旅更加轻松愉快。𐟓š 2️⃣ 强化学习挑战——如果你计划在系统中使用强化学习组件，那么请三思而后行。虽然强化学习能让你学到很多东西，但由于其不稳定性，问题可能难以定位。是在大型系统还是强化学习部分？这一点值得深思。𐟒ኊ3️⃣ 基线模型测试——在进行任何实验之前，先尝试使用基线模型训练智能体，看看难易程度如何。𐟔 4️⃣ 细节处理——记得归一化观察值，因为这些值将在模型的许多地方被用到。一旦模型基本成形，直接进行端对端的测试。记住，成功的训练通常比我们预期的更加脆弱。⚙️ 5️⃣ OpenAI Gym环境——如果你正在使用OpenAI Gym环境，请注意，在-v0环境中，当前动作有25%的时间会被忽略，复制前面的动作替代，这样会降低环境的确定性。如果你不想增加这种额外的随机性，就使用-v4环境。此外，默认环境每隔4帧只从模拟器中抽取一次，以匹配早期的DeepMind论文。如若不希望这种采样方式，可以使用NoFrameSkip环境控制。结合上述确定性与不跳帧采样，你可以选择使用PongNoFrameskip-v4。𐟎

初中数学几何模型60个，考试不再迷茫！ 𐟓š几何题目总是让人头疼？其实，问题出在没有建立完整的几何模型系统上。考试时，看到题目却不知道从何下手，不知道考察的是哪个模型，这就导致每做一道题都要花很长时间去想，找不到突破口，做题自然就慢了。 𐟓š我们反对死记硬背，但一些常见的几何模型还是要知道的，这有助于我们快速找到入手点，包括添加辅助线的方向。比如，八年级经常考的一线三等角模型、倍长中线模型、将军引马模型、角平分线模型等等，一共60多个模型。 𐟓š有时候一道压轴大题，会综合几个模型来考。如果没有系统学过几何模型的话，考试的时候不会做，那就再正常不过了。毕竟考试的时间非常有限，没有那么多时间给大家想。如果遇到这种情况，应先选择跳过，把其他能做、会做的题，全部做完做对，再去攻克难题，这是合理安排考试时间的策略。

Transformer破百年难题！最近，Meta的研究人员发现了一个令人惊叹的事实：Transformer模型竟然能解决一个困扰数学家长达132年的问题——找到全局李雅普诺夫函数。这一发现被发表在NeurIPS 2024上，并在AI社区引起了巨大的关注。李雅普诺夫函数是分析系统随时间稳定性的关键工具，对于预测动态系统行为非常重要。比如，在研究天体力学中的三体问题时，这个函数就派上了大用场。三体问题描述了三个天体在相互之间万有引力作用下的运动规律，虽然无法精确求解，但李雅普诺夫函数的存在可以保证系统的全局稳定性。早在1892年，李雅普诺夫就证明了找到一个递减的类似熵的函数——李雅普诺夫函数，就能保证系统的稳定性。然而，他未能提供寻找这种函数的方法。现在，Meta AI的研究人员通过Transformer模型，成功发现了两个稳定系统及其相关的李雅普诺夫函数。研究者们采用了一种后向生成技术来训练模型，这种技术根据李雅普诺夫函数创建动力系统，而系统的分布与实际想要解决的问题不同。尽管模型必须在分布外进行泛化，但使用逆向生成数据训练的模型，在可以用数值工具求解的多项式系统测试集上仍能取得良好的性能。通过在训练集中添加少量简单且可解决的“前向”示例，性能得到极大提高。这种“启动模型”在稳定性未知的一组随机动力系统上，发现新的李雅普诺夫函数的能力大大超越了最先进的方法。在多项式系统中，模型为10.1%的系统找到了李雅普诺夫函数，而最先进的技术仅为2.1%。在非多项式系统中，最佳模型为12.7%的系统发现了新的李雅普诺夫函数。这项研究的成果不仅展示了Transformer模型在解决复杂数学问题上的潜力，还为AI在科学研究中的应用提供了新的视角。尽管Transformer模型的“思维过程”仍是一个黑箱，但其解决方案的数学正确性可以得到验证。这表明，生成式AI模型可以用于解决数学中的研究级问题，为数学家提供可能解的猜测。研究人员表示，这项研究是一个“AI解决数学开放问题”的蓝图。它证明了，无论LLM是否会推理，AI都已经彻底改变了数学这类基础科学的研究范式。这项研究可能预示着，历史长河中的未解数学之谜的破解答案已经离我们无比接近。这项研究在两个方向上具有更广泛的影响：一是Transformer的推理能力，二是AI在科学发现中的潜在作用。