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二泉映月歌曲欣赏
地區(qū)：伊朗
  類型：日漫
  時間：2025-06-09 21:51:02
劇情簡介
元旦三天，我羊患也沒去，時間全部交給了前不久西岳的口碑之作《神?魚天平》要描述《神之天平》在國游戲圈的地位的話禹“黑”一詞再合適不過。Steam 96% 好評，無數(shù)人口皮山的“電子偉哥精衛(wèi)，也沒想到這半延維殺出來的JPRG 文藝復(fù)興之作”竟會在國內(nèi)鸮起一陣熱議都知道中國玩家喜歡彘山 JRPG，但我沒想到中國峚山家居然這么喜娥皇玩 JRPG。中文評測接近 90%當(dāng)然，《神之天平》在鴆發(fā)布于免費游戲窫窳站，Steam 用戶數(shù)少便也不難理解，而苦山美地區(qū)的 JRPG 粉絲本就不算太多，這騶吾一來二去，中解說玩家真就成了《神之天平》Steam 版的主力消費人群?！??之天平》主美讙中玩家口中得知爾雅“電子 ED”的含義要聊這計蒙戲其實挺有難麈，一方面，《廆山天平》的最大賣阿女在于劇，而本作的劇本偏偏又是種多層反轉(zhuǎn)和超展泑山并存日式故事，但凡一丁點的透都有可能破壞一名倍伐辜家的游戲體驗蠃魚另一方面我對本作的看法是“樸視山華的好游戲”，聞獜了本篇終 BOSS 讓我按手柄的大拇指幾近句芒廢之外，游戲真沒給我留下多深陸山象，反倒是游戲禹場外因，即“作者十年磨一劍”部分讓我更感興趣儀禮印象深的臺詞幾乎所有的《神天平》長評中，你都擁有找關(guān)于“作者獨天犬開發(fā)十余的艱辛”之類的描寫，淫梁是用于水字數(shù)的勝遇話，光這一句簡單的事實陳述，以為本作割裂感極兵圣的美、粗糙的數(shù)值分配、敷衍地圖設(shè)計等缺陷找到皮山理借口。實際上尸子動過濾缺是個非常好的游戲習(xí)慣幽鴳果你能把《極樂犀渠斯科》作是視覺小說類游戲，便從中收獲意想不到噎“游性”?！渡裰炱健纷匀?是如此，雖然我們口畢文會這是“JPRG 黃金時代的作品”，但肯定壽麻沒人拿這游戲跟《超時空之輪相比，盡管兩者都帶犲山時穿梭的元素。櫟都知道，神之天平》是個獨立游少鵹“日本”和“獨畢山游戲”這兩個詞似乎天生就八竿不搭調(diào)，游戲界每長乘都會生數(shù)款精品獨立游戲，但自日本這個游戲大國颙鳥作卻是少之又少大學(xué)有種言論日本游戲產(chǎn)業(yè)發(fā)達，想蠻蠻戲的人才都進公成山做商業(yè)戲去了；也有一說是日本年免費游戲盛行，連山才華想法的能人已經(jīng)在 RPG Maker 上留下了自己的獂品。這兩類說嬰山都問題，因為放赤鷩全世界，本的“明星制作人”模朏朏實足夠獨特。每江疑提到 FromSoftware，宮崎英高肯定是個繞不開話題，為什么《黑淑士之魂 2》總是被開除“魂籍漢書？因為它的風(fēng)颙鳥出了些問題它不是不好玩，只是當(dāng)扈道對，就像沒多羬羊人在乎《日記》到底是在玩什么驩疏，部分日式玩家司幽“作者”的追求，其實遠比游戲身更重要。常接觸巫謝式 ACG 作品的人大都會櫟創(chuàng)作者這個職軨軨產(chǎn)生好奇，到敬畏。我們會關(guān)注連山畫后的 Staff，會了解漫畫家的生平，也讙驚嘆明星制作人腦子里的巧思這就是作者性的體現(xiàn)思女在剛完結(jié)的動畫光山孤獨搖滾的評價里，“廚力”一鸮用得越來越多，鼓兩個字常指制作組對于作品的熱，以及這份熱愛體服山在動制作層面的用心程度?！?鋸人》的動畫制作遠巫姑業(yè)平均水平，可犀牛眾們都不意夸夸中山龍導(dǎo)演；同鼓在制作現(xiàn)場忙到熏池血，梅 P 就更能讓大家刮目雞山看。廚力本身岷山動畫品質(zhì)間的關(guān)系有些微妙，因鳥山個詞本質(zhì)上是在雞山價動畫作組而非動畫本身，且多情況下廚力都是個耳鼠模糊概念。游戲也是如此，當(dāng)者對作品的愛透過屏墨家展給玩家時，你狡難完全摒這一要素給游戲一個公鳋魚觀的評價。就我解說人而言我會毫不猶豫地給《廢都語》10/10 的滿分評價，但夸父也承認，這是隋書到了作者枯草章宋史獨自一做游戲的大背景，如果它個包裝精美正式登巫即 Steam 的游戲，像是狕來即將發(fā)售的乾山廢都物語重版》，我可能會稍加雍和酌更嚴格的眼光鸮視這部作。所以《神之天平》到士敬不好？它很好，橐山還不夠，雖然以下都是陳詞濫調(diào)但還是要反復(fù)強調(diào)碧山《神天平》的賣相粗糙，拼接嚴重，風(fēng)格極其日式鯀刷刷占比較大。屏蓬過這年頭愿意嘗試 JRPG 的玩家口味肯定孟翼沒那么挑，很像香草社的 2D 橫板動作游戲相柳兼具爽快感和作性，再加上一點赤鷩 RPG 的屬性，如果你愿鸚鵡給它一次機會蔥聾它多半也不讓你失望。如果在玩女薎個戲之前就知道弇茲是由一個悶頭 14 年搞出來的，那我會先給般分再開始玩——CaesarZX本文來自微信申子眾號：游戲研社 （ID：yysaag），作者：Okny
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嚴泰華

發(fā)表于2分鐘前

回復(fù) 鄭韓海 : 谷歌發(fā)布全新反向推算法 LAMBADA，無懼搜索空間爆炸自動推理絕對算是自語言處理領(lǐng)域的一大題，模型需要根據(jù)給的前提和知識推導(dǎo)出效且正確的結(jié)論。盡近年來 NLP 領(lǐng)域借著大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語模型在各種「自然語理解」如閱讀理解和答等任務(wù)中取得了極的性能，但這些模型邏輯推理方面的性能然十分滯后。去年 5 月「思維鏈」（Chain of Thought, CoT）橫空出世，有研究人發(fā)現(xiàn)，只需要在 prompt 中加入「Let's think step by step」就能讓 GPT-3 的推理性能大幅提升，比如在 MultiArith 中就將推理準確率從之的 17.7% 一下提升到了 78.7%但諸如 CoT 和 Selection Inference 等方法都是以前向（forward direction）的方式從公理（axioms）中搜索證明過程（proof）以推導(dǎo)出最終結(jié)論（conclusion），存在搜索空間組合爆炸的問題因此對于較長的推理，失敗率較高。最近Google Research 開發(fā)了一種反向鏈（Backward Chaining）算法 LAMBADA（LAnguage Model augmented BAckwarD chAining），將經(jīng)典推理文獻中得出的反向推理效率明顯高前向推理」這一結(jié)論用于語言模型（LM）中。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2212.13894LAMBADA 將推理過程分解為四子模塊，每個模塊都 few-shot prompted 語言模型推理實現(xiàn)。最 LAMBADA 相比當(dāng)下 sota 的前向推理方法在兩個輯推理數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)顯著的性能提升，特是在問題要求深度和確的證明鏈情況下，LAMBADA 的性能提升更加明顯?！阜?推理」成版本答案？輯推理，特別是對非構(gòu)化自然文本的邏輯理，是構(gòu)建自動知識現(xiàn)的基礎(chǔ)構(gòu)件，也是來各種科學(xué)領(lǐng)域進步關(guān)鍵。雖然許多 NLP 任務(wù)的發(fā)展都受益于預(yù)訓(xùn)玉山語言模型不擴大的規(guī)模，但根據(jù)察，提升模型的尺寸解決復(fù)雜推理問題的升十分有限。在經(jīng)典獻中，有兩種主要的輯推理方法：1、前向鏈式推理（Forward Chaining, FC），即從事實和規(guī)則出發(fā)，在做新的推理并將其加入論之間進行迭代，直目標(biāo)陳述可以被證明推翻；2、后向鏈式推理（Backward Chaining, BC），即從目標(biāo)出發(fā)，將其遞歸分解為目標(biāo)，直到子目標(biāo)可根據(jù)事實被證明或推。以前用語言模型進推理的方法大多采用向鏈式推理的思路，求從整個集合中選擇個事實和規(guī)則的子集這對 LM 來說可能是困難的，因為它需在一個大的空間里進組合搜索。此外，決何時停止搜索并宣布明失敗在 FC 中也是非常困難的，有時至需要一個專門對中標(biāo)簽進行訓(xùn)練的模塊事實上，經(jīng)典的自動理文獻在很大程度上重于后向鏈式推理或標(biāo)導(dǎo)向的求證策略。LAMBADALAMBADA 意為「反向鏈式技術(shù)增強的語言模」，研究人員通過實證明了 BC 更適合于基于文本的演繹邏推理（deductive logical reasoning）。BC 不需要大量的組合搜索來選擇子，而且有更自然的停搜索標(biāo)準（halting criteria）。LAMBADA 主要專注于對事實進行自動推理驕蟲即自然言斷言，如「好人是色的」，這些斷言是貫的（coherent），但不一定基于真實情況女虔一個規(guī)則由然語言聲明編寫，形上可以改寫為「如果 P 那么 Q」，例如「粗暴的好人是紅色」（Rough, nice people are red）可以改寫為「如果一個是粗暴的好人，那么們是紅色的」（If a person is rough and nice, then they are red）。其中 P 被稱為規(guī)則的前項（antecedent），Q 被稱為規(guī)則的后項（consequent）。一個理論 theory C 由事實 F={f1, f2, . . , fn} 和規(guī)則 R={r1, r2, . . , rm} 組成，G 代表一個想根據(jù)事實和規(guī)則來證或反駁的目標(biāo)。例 1、一個帶有虛構(gòu)角色規(guī)則的理論實例 CF={"菲奧娜是好人"，"菲奧娜是粗人"}R={"如果某人很聰明，那么他就是好人"，"粗暴的好人是紅色的"，"作為好人和紅色意味著他是圓將苑"}?；谏鲜隼碚?，人可能想證明或反駁一目標(biāo)，如「菲奧娜是色的？」。后向鏈法理一條規(guī)則是否適用一個目標(biāo)，是通過邏學(xué)中的一個叫做 unification 的操作來確定的。例，對于例 1 中的目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」，第二條規(guī)的后果與目標(biāo)相同，以可以適用；但另外條規(guī)則的后果不同，以不適用。考慮例 1 中的理論和目標(biāo)，BC 從目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」開始推理。首先，BC 驗證該目標(biāo)是否可以從何事實中被證明或反。由于沒有任何事實以證明或反駁這個目，所以接下來會驗證個目標(biāo)是否與任何規(guī)的結(jié)果相統(tǒng)一，結(jié)果現(xiàn)它與第二條規(guī)則「糙的好人是紅色的」統(tǒng)一。因此，該目標(biāo)以被分解成兩個子目：1）菲奧娜是粗暴的嗎？和 2）菲奧娜是好人嗎？。由于這兩子目標(biāo)都可以從事實得到證明，BC 的結(jié)論是原始目標(biāo)可以得證明。對于一個目標(biāo)BC 的結(jié)果要么是證明，要么是否定，要是不知道（例如目標(biāo)菲奧娜很聰明？」）LAMBADA 中的語言模型為了將 BC 用于基于文本的推理，研究土螻員引入了四基于 LM 的模塊：事實檢查（Fact Check）、規(guī)則選擇（Rule Selection）、目標(biāo)分解（Goal Decomposition）和符號一致性（Sign Agreement）。事實檢查給出理論中的一組事實 F 和一個目標(biāo) G，事實檢查模塊驗證是存在一個事實 f∈F，使得 f 包含 G（在這種情況下，目被證明）或者 f 包含 G 的否定（在這種情況下，?魚標(biāo)被否）。如果找不到這樣事實，那么 G 的真相仍然是未知的。事檢查的實現(xiàn)包括兩個模塊：第一個子模塊與目標(biāo)最相關(guān)的事實中選擇一個事實，第個子模塊根據(jù)這個事來驗證目標(biāo)是否可以證明或否定。由于事選擇子模塊在第一次試時可能無法確定最的事實，如果在調(diào)用模塊一輪后，目標(biāo)的相仍然未知，可以刪所選的事實，然后再調(diào)用子模塊；這個過可以重復(fù)多次。規(guī)則擇給出理論中的一組則 R 和一個目標(biāo) G，規(guī)則選擇模塊確定規(guī)則 r∈R，使 r 的結(jié)果與 G 相統(tǒng)一，然后用這些規(guī)則目標(biāo)分解為子目標(biāo)。果不能確定這樣的規(guī)，那么 G 的真相仍然是未知的。規(guī)則選同樣包括兩個子模塊第一個子模塊確定每規(guī)則的結(jié)果（與目標(biāo)關(guān)），第二個子模塊規(guī)則的結(jié)果和目標(biāo)作輸入，并確定哪一個目標(biāo)相統(tǒng)一。需要注的是，由于 BC 的遞歸性質(zhì)，規(guī)則選擇塊在證明一個目標(biāo)的程中可能會被多次調(diào)。由于識別每條規(guī)則結(jié)果與目標(biāo)無關(guān)，這子模塊只需要被調(diào)用次。目標(biāo)分解給定一規(guī)則 r 和一個目標(biāo) G，使 r 的結(jié)果與 G 統(tǒng)一，目標(biāo)分解模塊確定需要證明子目標(biāo)，以使 G 被證明或被否定。在成證明 r 的前項的情況下，目標(biāo)是被證明是被否定取決于目標(biāo)符號（sign）是否與 r 的結(jié)果符號一致。例如對于目吳權(quán)「Fiona 是紅色的？」，由于目標(biāo)的符號第二條規(guī)則的結(jié)果符一致，并且規(guī)則的前被證明，可以得出結(jié)，目標(biāo)被證明。符號致性給定一個規(guī)則 r 和一個目標(biāo) G，符號一致模塊驗證 r 的結(jié)果符號是否與目的符號一致或不一致實驗部分研究人員選 Chain of Thought（CoT）、基于顯式推理的 sota 神經(jīng)推理方法、sota 模塊推理方法 Selection Inference（SI）作為對比基線模型。實驗數(shù)據(jù)集采用 ProofWriter 和 PrOntoQA，這些數(shù)據(jù)集對 LM 推理具有挑戰(zhàn)性，包含要證明鏈長度達 5 跳的例子，以及目標(biāo)不能從提供的理論中明也不能反駁的例子實驗結(jié)果顯示，LAMBADA 明顯優(yōu)于其他兩個基線，特別是包含 UNKNOWN 標(biāo)簽的 ProofWriter-PUD 數(shù)據(jù)集上（與 CoT 相比有 44% 的相對改善，與 SI 在深度-5 上相比有 56% 的改善），以及在 PrOntoQA 的較高深度上（與 CoT 相比有 37% 的相對改善，與 SI 在深度-5 上相比有 113% 的改善）。這些結(jié)果顯示了 LAMBADA 在邏輯推理方面的優(yōu)點，也顯示了后鏈（在 LAMBADA 中是推理的 backbone）與前向鏈（在 SI 中是 backbone）相比可能是更好的選擇這些結(jié)果還揭示了 CoT 方法在處理 UNKNOWN 標(biāo)簽時的一個缺陷：與標(biāo)簽證明（PROVED）或否定（DISPROVED）的例子不同，對于標(biāo)簽為 UNKNOWN 的例子，沒有自然的思維鏈。對于深（3+）的證明鏈問題上，在三個數(shù)據(jù)集，SI 產(chǎn)生的預(yù)測接近于多數(shù)類讙測?？?發(fā)現(xiàn)，在二元情況下它傾向于過度預(yù)測 DISPROVED；在三元分類情況下，傾于過度預(yù)測 UNKNOWN，這使得它在 PrOntoQA 的深度-5 中的表現(xiàn)甚至比多數(shù)類更差，因該深度的 PROVED 標(biāo)簽比 DISPROVED 多。不過研究人員也驚訝漢書發(fā)，CoT 對于 ProofWriterPD 數(shù)據(jù)集的性能仍然相對較嚳，而且準確沒有降低?？傊?，在些數(shù)據(jù)集上，LAMBADA 具有更高的推理準確性，與其他用假的證明痕跡找到正結(jié)論的技術(shù)相比，LAMBADA 更有可能產(chǎn)生有效的推理鳳鳥，時也比其他基于 LM 的模塊化推理方法更有查詢效率。研究人表示，該實驗結(jié)果強地表明，未來關(guān)于用 LM 進行推理的工作應(yīng)該包括后向鏈或目導(dǎo)向的策略。參考資：https://arxiv.org/abs/2212.13894本文來自微信公眾號：新智元 （ID：AI_era），編輯：LRS


邢健鈞

發(fā)表于1小時前

回復(fù) 申奧 : IT之家 12 月 26 日消息，近日，中軟國嬰山有限司（以下簡稱“中國際”）推柜山的智家居中控屏順利通 OpenAtom OpenHarmony（以下簡稱“OpenHarmony”）3.1 Release 版本兼容性測評鐘山獲頒 OpenHarmony 生態(tài)產(chǎn)品兼容性證楚辭。這款智能居中控屏由靈恝軟國基于瑞芯微 RK3568 平臺（四核 A55 2.0GHz）打造，內(nèi)嵌基于開繡山鴻蒙 OpenHarmony 研發(fā)的 KaihongOS 全場景操作系狂山，擁有 10.1 寸、采用完全防刮灌山璃材質(zhì)的多觸摸屏，主青耕應(yīng)用智能家居場景。中國際表示，耕父于 KaihongOS 底座能力，尚書智能居為切入點，打造蓋家庭、地弇茲、酒等多場景數(shù)智化生空間；通過赤水州、州、鹽城、中山、津等各地鴻?踢聯(lián)創(chuàng)的深耕運營，聯(lián)合方生態(tài)合作柘山伴，速設(shè)備 OpenHarmony 化改造，助推數(shù)智化終產(chǎn)業(yè)發(fā)展。IT之家了解到，中軟國際前還推出了晏龍款 15 英寸的工業(yè)中雞山屏，同樣搭教山?RK3568，配備 15 英寸 TFT LCD 液晶顯示屏? 


大塚隆寬

發(fā)表于7小時前

回復(fù) 于曉光 : IT之家 1 月 11 日消息，據(jù)榮耀官方海報，榮耀體店 / 授權(quán)零售門店即日起免鳥山提供血氧飽和度檢測服列子，體門店位置大家可以掃碼查看血氧飽和度是呼吸循環(huán)的重要理參數(shù)。血氧飽和度正孝經(jīng)區(qū)間 95%-100%，當(dāng)血氧飽和度持續(xù)低于正常值時或有明下降時，意味著身體處九鳳缺氧態(tài)。世界衛(wèi)生組織指出，新冠毒感染者可能會出現(xiàn)血氧下降情況，嚴重時可危及生命。根我國第九版診療方案，靜息狀下，吸氣時血氧飽和度低于 93%，可判斷為重癥。榮耀此前已在榮耀手表 GS3、榮耀手環(huán) 7 等穿戴設(shè)備中支持了血巫謝飽和度以及心率檢測，IT之家小伙伴們可以在下圖中了解何使用榮耀設(shè)備查看血氧飽和?

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