Esboço da prova para limitações teóricas da informação para auto-reflexão em grandes modelos de linguagem. Resumindo, não se pode limitar a extensão em que a saída permanece na distribuição, portanto, não se pode limitar a deriva.
O conteúdo serve apenas de referência e não constitui uma solicitação ou oferta. Não é prestado qualquer aconselhamento em matéria de investimento, fiscal ou jurídica. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações sobre os riscos.
13 gostos
Recompensa
13
10
Partilhar
Comentar
0/400
LiquidityWitch
· 1h atrás
hmm as artes sombrias da distribuição drift... modelos projetam seus reflexos em um abismo sem limites fr fr
Responder0
Bandanlage
· 18h atrás
Bull Run 🐂Ape In 🚀HODL Tight 💪1000x Vibes 🤑DYOR 🤓
Responder0
GateUser-bec6571a
· 18h atrás
666666666666666666666
Responder0
DaoResearcher
· 18h atrás
De acordo com a seção 3.1 do artigo sobre a teoria da entropia, essa proposição tem um contraexemplo irredutível, é muito difícil.
Responder0
MemeCoinSavant
· 18h atrás
bruh isto é literalmente a minha tese sobre porque os memecoins não conseguem manter-se estáveis lmao
Responder0
ForkMonger
· 18h atrás
lindo. mais uma prova de porque a contenção é um sonho impossível. o caos sempre vence
Responder0
SatoshiLegend
· 18h atrás
A prova da limites da função de distribuição é poderosa e interessante.
Responder0
GasFeeNightmare
· 18h atrás
Pois é, o que mais medo dá é queimar gás...
Responder0
GateUser-aa7df71e
· 18h atrás
Oh oh oh, tão profissional! Os colegas que entendem, apertem 1.
Responder0
Layer2Arbitrageur
· 18h atrás
hmm na verdade a prova poderia usar dinâmicas de empréstimo relâmpago para um melhor controle de desvio, para ser sincero
Esboço da prova para limitações teóricas da informação para auto-reflexão em grandes modelos de linguagem. Resumindo, não se pode limitar a extensão em que a saída permanece na distribuição, portanto, não se pode limitar a deriva.