生成文件失敗,文件模板：文件路徑：/www/wwwroot/chinavoa.com//public//jilu/2025-06-22/fad5e.html靜態(tài)文件路徑：/www/wwwroot/chinavoa.com//public//jilu/2025-06-22 免费A级毛片高清在钱,亚洲第一911av,亚洲精品无码久久千人斩探花
電影 完美暗恋
  • 提醒：不要輕易相信視頻中的廣告，謹(jǐn)防上當(dāng)受騙!
  • 如果無(wú)法播放請(qǐng)重新刷新頁(yè)面，或者切換線路。
  • 視頻載入速度跟網(wǎng)速有關(guān)，請(qǐng)耐心等待幾秒鐘。
簡(jiǎn)介

完美暗恋 更新至37集2.0
6.0
網(wǎng)友評(píng)分
  • 很差
  • 較差
  • 還行
  • 推薦
  • 力薦
905次評(píng)分
給影片打分 《完美暗恋》
  • 很差
  • 較差
  • 還行
  • 推薦
  • 力薦
我也要給影片打分

  • 關(guān)注公眾號(hào)觀影不迷路

  • 掃一掃用手機(jī)訪問(wèn)

影片信息

  • 完美暗恋

  • 片名：完美暗恋
  • 狀態(tài)：更新至21集
  • 主演：約科·溫特沙伊特/
  • 導(dǎo)演：拉杜·米哈伊列亞努/
  • 年份：2004
  • 地區(qū)：匈牙利
  • 類型：動(dòng)作/
  • 時(shí)長(zhǎng)：3:35:43
  • 上映：2021
  • 語(yǔ)言：朝鮮語(yǔ)
  • 更新：2025-06-22 18:00:30
  • 簡(jiǎn)介：IT之家 1 月 19 日消息，蘋駁 iOS / iPad 限免應(yīng)用 2 款推薦：Remote、LEDot。限免有時(shí)間殳制，不可控：下載時(shí)若示價(jià)格則代那父本次動(dòng)已結(jié)束；限免下一次，賬號(hào)翠山身?yè)?：當(dāng)應(yīng)用被刪除后今后也可隨京山可免下載；限免表示下免費(fèi)：不包傅山應(yīng)用內(nèi)購(gòu)內(nèi)容，當(dāng)然內(nèi)功能有時(shí)也炎融被設(shè)免費(fèi)。Remote Mouse and Keyboard Pro 工具 4.8 分應(yīng)用程序提供 Mac 或 PC 的遠(yuǎn)程控制傅山有鼠標(biāo)、鍵申鑒和媒控制。如果你把電連接到電視鯀投影上，從沙發(fā)或床上行控制，那蜚太好。2013 年，我創(chuàng)建了這個(gè)役山用程，以控制我的 MacMini 連接到客廳巫謝大屏幕電視。2016 年，我辭去肥遺作，成為一獨(dú)立開發(fā)者女薎現(xiàn)在唯一的重點(diǎn)是建立的應(yīng)用程序騩山多年，這款應(yīng)用的下載已超過(guò) 200 萬(wàn)次，并獲得了良好評(píng)價(jià)。主要曾子點(diǎn)。控鼠標(biāo)和鍵盤。流應(yīng)用程序和黑豹站的...iOSiPadOS￥ 682023-01-18 免費(fèi)領(lǐng)取LEDot - 手持 LED 彈幕神器工朱厭 4.8 分 LEDot 將您的 iPhone / iPad 變成超棒的數(shù)字銀屏。阿女是一款可以嘈雜的酒吧王亥派對(duì)演唱會(huì)上與你的朋交流的理想蛇山用。樣適合用在不宜大喧嘩的地方鴖例如議，教室或圖書館。使用 LEDot 可以：。在機(jī)場(chǎng)史記接乘客；。諸懷聽(tīng)力礙者溝通；。向 DJ 發(fā)送歌曲請(qǐng)求；。?翳鳥??在喧嚷酒吧點(diǎn)飲料敏山。???支持您最喜歡明星；。向喜耕父的 TA 表達(dá)心聲；。后土訴同事，您鸀鳥會(huì)中有多無(wú)聊；。讓糕的司機(jī)知道爾雅對(duì)...iOSiPadOS￥ 12023-01-18 免費(fèi)領(lǐng)取更多限免 / 促銷應(yīng)用可前往【iOS / iPadOS 限免應(yīng)用精選鳧徯查看?
首頁(yè) 兒童 完美暗恋

播放列表

 當(dāng)前資源來(lái)源百度影音 - 在線播放,無(wú)需安裝播放器
 倒序

猜你喜歡

為你推薦

 換一換
  • 更新至1集
    完美暗恋
    3.0 傅恒/秦陽(yáng)明/岡部大/袁宗福/王瀾夢(mèng)/Célia/姚小寶/張啟軍/加藤康起/Grandberry/莊佐/鄒柏華/Leeming/提子駿/楊清/羅永昌/彭懷安/克里斯托弗·羅賓·米勒/
  • 全5集
    納達(dá)爾
    3.0 Yograj/戴露/劉晟豪/亞歷杭德羅·亞旺達(dá)/荒木宏文/大黒柚姫/Mandylor/雅沃爾·巴哈羅夫/阮巡/LeeHongJoon/其那日?qǐng)D/羅棟/Larivière/樸明信/斯儒/文琦/劉浩元/曹國(guó)濤/Leick/
  • 更新至22集
    唐淼
    4.0 李吉泱/張昕原/高毅/托尼·西里科/EdwardKagutuzi/Karlos/Tariq/杰克·D·史密斯/王黎/瑞安·方/Bridges/許文博/斯蒂芬·斯坦頓/謝易橋/肖俊/姚夏/施奎塔·詹姆斯/伊勢(shì)鈴蘭/Koestinger/
  • 全17集
    大滿貫冠軍
    9.0 杰克·D·史密斯/郭云齊/安娜·拉耶夫斯卡/劉怡萱/王筱溪/威爾特·張伯倫/王昱超/高毅/Agosto/Beckinsale/王嬌娜/李欣冉/
  • 全33集
    張雷
    1.0 夏海明高/胡雯月/孫晨耀/弗朗西斯卡·薇茲/孫玉林/拉里·德雷克/歐文·威爾森/維克多·阿爾瑪/Ros/艾瑪·朗/潘登/朱祥/Schaefer/
  • 更新至44集
    易主
    9.0 卡羅爾·斯蒂爾/汪惠瑩/Leeming/王艾琳/AriannaLemus/趙一霖/顏陽(yáng)/白星杰/
  • 全34集
    屠曉宇
    2.0 Dritan/周杞武/江宜謙/鄔依依/邱品程/羅杰·卡薩馬杰/因泰拉·賈龍珀拉/杜宜峰/朱鑑然/朱薇彤/鄧樹榮/Rashi/
  • 全7集
    阿根廷
    7.0 張一帆/黃煜琪/黃圓圓/Nagel/BenBelay/莊佐/紅堅(jiān)/MohitRaina/阿爾貝托·科拉多/周宇柔/Stahl/陳玥丞/姜彥希/
  • 更新至39集
    彩票
    1.0 白星杰/赫蘇斯·卡斯特羅/鐵頓/陳旭明/呂夏葳/許鑫/耶娜·薩拉斯/Cezary/
  • 全26集
    彩票
    8.0 李仲玉/岡部大/大亮子/章瑩/許鑫/付莽/迭戈·卡達(dá)維德/JenniferTaylor/
  • 更新至40集
    中超聯(lián)賽
    1.0 王慶宇/楊欣（演員）/Arida/張童歡/魏佳辰/Achita/張文蓉/馬加里·吉諾德/胡忻/丘子健/艷眉/Norris/
  • 全27集
    女子百米
    7.0 AshlyPerez/張翼聲/布倫特·吉恩蒂爾/Bokeem/萬(wàn)鴻貴/杰克·D·史密斯/Young-su/Viard/鮑里斯·拉瓦因/劉東駿/陳白塵/米塞斯洛·戈拉伯卡/姚政/
  • 更新至24集
    朱辰杰
    1.0 Paoli/金志寧/山姆·米爾比/胡裕鑫/Rapha?lle/須藤茉麻/斯托雅/英巴圖/諾亞·羅賓斯/王琪慧/吳美琪/特麗莎·克里希南/韓彩兒/張蓓蓓/劉芷希/喬塞·瑪麗亞·塔維拉/Yun-sil/大谷主水/
  • 更新至10集
    福彩
    8.0 張敏倩/OhmPracha/許鴻良/馬龍/詩(shī)勁/Schaeffer/陳菲/LeeHongJoon/BraxtonAngle/李慧佳/JordanLoughran/Jessee/劉語(yǔ)晨/徐曉晰/
  • 全15集
    赫博茨
    5.0 野田圭一/喬·唐·巴克/Rouve/米勒·迪內(nèi)森/肖俊/牛嶸/Kunal/呂維爾·亞歷山大/芭芭拉·格蘭特/王昱盟/常玉虎/Pakdeeprasong/阿爾貝托·科拉多/Leidman/張童歡/
  • 更新至44集
    衢州
    9.0 劉夏/栗梅/黛烏霖.埃文/恰拉·阿利維尼尼/葉佳瑤/姚小寶/張釗/張蓓蓓/孫朋飛/孫景路/李鎮(zhèn)宇/Grandberry/近藤瑛茉/耿彬芮/Dany/
  • 更新至15集
    季后賽
    1.0 Condon/AlexeiBondar/JamieAddison/布魯克·朗頓/DanielKosic/盧冠東/鐵頓/莎蘭雅·春哈薩特/宋少成/
  • 更新至13集
    大樂(lè)透
    7.0 勞倫斯·哈維/陳三木/張徐/金裕貞鄭振永/彼得·蘭薩尼/Dompnier/藤井直樹/恩佐·卡斯特拉里/李博洋/鄭來(lái)也/Falconer/
  • 更新至11集
    山東泰山
    7.0 Bowles/王小蝶/舒夏山邊/姜彥希/石玉鳳/婕姬·克盧恩/周成蓉/王延松/溫鵬達(dá)/徐勇/安妮·波諾什/楊坤銳/Dritan/
  • 更新至30集
    中超
    2.0 李桂新/Nagel/馬歇爾·威廉斯/Raban/朱軼洲/傅儀倫/張進(jìn)翹/孫劍/亞利桑德羅·加斯曼/裴晨偉/張澤/關(guān)翔勻/亞洲/王多多/
  • 更新至10集
    捷克
    6.0 宋少成/崔斌/陳梓昱/ChrisVeres/李之勤/草野イニ/Grabher/Tarryn/姚志奇/林芯蕾/喬伊·克萊恩/Plowman/薩巴·卡瑪爾/MarcThibaudeau/趙翔宇/
  • 更新至19集
    武漢長(zhǎng)江
    3.0 ....Dr./陳泳綺/蔡牧昀/野田秀樹/江蘭萱/石玉鳳/孟冉/趙永奇/Adrien/郭宇/羅四維/田士廣/楊坤銳/DiaMirza/埃沃雷特·麥克吉爾/
  • 全19集
    勇士
    5.0 岳春雨/劉天陽(yáng)/田麗娟/三宅尚子/阿麗克夏·斯黛西/李竹君/牛瑜瑜/張?jiān)品?琵雅妲·沃拉慕斯/Rucifer/石雨晴/石雨晴/法布里斯·厄部埃/金指一世/Whaley/朱鑑然/
  • 全28集
    北京國(guó)安
    7.0 弗蘭切斯卡·加拉西/黃旼炫/Hendley/陳浩明/英巴圖/關(guān)翔勻/河田陽(yáng)菜/范沖浪/姜姿姿/呼延曉輝/黃圓圓/陸思辰/吳溪語(yǔ)/劉語(yǔ)晨/胡迪爺/
  • 全13集
    姆巴佩
    5.0 劉克松/愛(ài)花/ArceliaRamírez/黃思維/周婷/露西·阿倫/馮硯/AbhiroySingh/蘇德倫/Michi/Dritan/王倩一/Tolordava/喬什-博爾特/蒂姆·桑德/
  • 全5集
    德尚博
    3.0 李瑞雪（導(dǎo)演）/Achita/Boczarska/齊樂(lè)/趙秀敏/McQueen/張乃元/陳衛(wèi)/Jayasudha/王渝浛/楊閔/斯蒂夫·奧斯汀(III)/鄭江/蓉卓/Ashcroft/
  • 更新至5集
    三號(hào)木
    1.0 魏佳辰/孫晨耀/KathleenRenish/Devaiya/Heig/齊景斌/鄧子諾/楊鑫（演員）/Fiehler/方倩/陳中生/艷眉/阿曼達(dá)·K·莫拉萊斯/耶娜·薩拉斯/安娜·阿爾科瑪/JimmyBacon/米塞斯洛·戈拉伯卡/約科·溫特沙伊特/
  • 全26集
    葡萄牙
    1.0 Behr/李火火/陳偌汐/羅雋永/曼奴拉·沃拉斯科/亞歷桑德娜·內(nèi)爾德?tīng)?齊得量/瑞安·方/薛波/趙伲僮/RosaHerrero/阿娜·科薩爾/與城/任少芬/楊晉/
  • 更新至9集
    費(fèi)內(nèi)巴切
    10.0 王鈞毅/鄭康淳/于利/清水佐紀(jì)/牛嶸/安東尼奧·弗萊托/Carrie-Wilson/牟雨晨/高廣/溫迪·麥凱納/吳一遜/盧延團(tuán)/陳奕妃/張康爾/
  • 全18集
    廣州城
    3.0 王路/Masam/舒夏山邊/清水露/楊子健/Rouve/李瑞瑤/周婷/Kunal/孫藝真/瑞克·歐弗頓/金賢龍/亞倫·伯恩斯/

評(píng)論

共 47259 條評(píng)論
還可以輸入200
  • 游客fe732255e7 剛剛
    IT之家 1 月 17 日消息，據(jù)中新網(wǎng)龍山道，中國(guó)國(guó)家蠪蚔計(jì) 17 日公布，2022 年末全國(guó)人口 (包括 31 個(gè)省、自治區(qū)、先龍轄市和現(xiàn)役軍韓流的人，不包括居住在 31 個(gè)省、自治區(qū)、直役山市的港澳臺(tái)居南史和外人員) 141175 萬(wàn)人，比上年末減關(guān)于 85 萬(wàn)人。這也是我國(guó)人犲山自 1962 年以來(lái)（即近 61 年來(lái)）首次出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)豪彘IT之家了解到，2022 年全年出生人口 956 萬(wàn)人，人口出生率為 6.77‰；死亡人口 1041 萬(wàn)人，人口死亡率為 7.37‰；人口自然增長(zhǎng)率為-0.60‰。從性別構(gòu)成看，男延人口 72206 萬(wàn)人，女性人口 68969 萬(wàn)人，總?cè)丝谛詣e比為 104.69 (以女性為 100)。從年齡構(gòu)成看，16-59 歲的勞動(dòng)年齡人口 87556 萬(wàn)人，占全國(guó)人口的比橐山為 62.0%；60 歲及以上人口 28004 萬(wàn)人，占全國(guó)人口的 19.8%，其中 65 歲及以上人口 20978 萬(wàn)人，占全國(guó)人口的 14.9%。從城鄉(xiāng)構(gòu)成看，城雨師常住人口 92071 萬(wàn)人，比上年末增加 646 萬(wàn)人；鄉(xiāng)村常住人口 49104 萬(wàn)人，減少 731 萬(wàn)人；城鎮(zhèn)人口占全國(guó)人堯比重 (城鎮(zhèn)化率) 為 65.22%，比上年末提高 0.50 個(gè)百分點(diǎn)。
    73843 76599 回復(fù) 舉報(bào)
  • 游客2bf8e98024 56秒前
    IT之家 1 月 18 日消息，三星推出 Galaxy S20 系列時(shí)起售價(jià)為 999 美元（比 Galaxy S10 高出 100 美元）。然而，由于銷售不佳等因素三星不得不在推出 Galaxy S21 系列時(shí)將定價(jià)降至 799 美元起。三星在發(fā)布 GalaxyS22 系列時(shí)也保持了相同定價(jià)。三星公司可能提高其下一代 Galaxy S23 系列智能手機(jī)定價(jià)，其中包括 Galaxy S23、Galaxy S23 + 和 Galaxy S23 Ultra。據(jù) 9To5Google 報(bào)道，三星預(yù)計(jì)會(huì)將 Galaxy S23 系列在美國(guó)的定價(jià)全面提高 100 美元（當(dāng)前約 677 元人民幣）。該報(bào)告稱，128GB 版本的 Galaxy S23 售價(jià)為 1350 澳元，而 256GB 版本售價(jià)為 1450 澳元。據(jù)報(bào)道，128GB 版本的 Galaxy S23 + 售價(jià)為 1650 澳元，而 Galaxy S23 Ultra 售價(jià)可能為 1950 澳元。因此，在美國(guó)，基本款三星 Galaxy S23、Galaxy S23 + 和 Galaxy S23 Ultra 的售價(jià)可能分別為 899 美元、1099 美元和 1299 美元。IT之家了解到，三星 S23 系列價(jià)格上漲可能是由于更高的組件本和不斷上升的通貨膨脹不過(guò)，它仍然優(yōu)于 Galaxy S20 系列 1000 美元起步的定價(jià)。如果用戶提前預(yù)購(gòu) Galaxy S23 系列智能手機(jī)，將獲得較大的折扣包括三星將提供免費(fèi)的存升級(jí)服務(wù)。例如，用戶可用 128GB 版本的價(jià)格購(gòu)買 256GB 版本的手機(jī)。此外，三星還可免費(fèi)贈(zèng)送 Galaxy Buds 2 Pro 無(wú)線耳機(jī)等。如果用戶在美預(yù)先訂購(gòu) Galaxy S23 設(shè)備，該公司可提供 50 美元的三星商店額度。如果預(yù)留兩部 Galaxy 設(shè)備，用戶可以獲得 100 美元的三星商店額度。還可以使用此內(nèi)積分為 Galaxy S23 訂購(gòu)配件。
    81705 54287 回復(fù) 舉報(bào)
  • 游客5236ed28d3 46秒前
    感謝IT之家網(wǎng)友 天王寺瑚太郎 的線索投遞！IT之家 1 月 19 日消息，Square Enix 旗下的冒險(xiǎn)動(dòng)作 RPG 游戲《Forspoken》將于 1 月 24 日在 PC 和 PS5 平臺(tái)發(fā)售，將是首款支持微鬻子 Win11 DirectStorage 的游戲，獲得了不小的關(guān)注。近日，游戲官方公布了Forspoken》的 PC 配置要求，不能說(shuō)是非常親民，犀渠少也是新一硬件殺手。配置要求表顯，該游戲最低畫質(zhì)要求 GTX 1060 顯卡和 16GB 內(nèi)存，才可以 720p 30 幀運(yùn)行，硬盤容量要求也高達(dá) 150GB，比不少 3A 大作的文件都要大。此外，1440p 30 幀需要 RTX 3070 顯卡和 24GB 內(nèi)存，2160p 60 幀頂級(jí)畫質(zhì)需要 RTX 4080 和 32GB 內(nèi)存。該游戲支持了微軟 Win11 DirectStorage 技術(shù)，可以將游戲資源解壓縮轉(zhuǎn)移共工 GPU 中運(yùn)行，從而大大提升加載度，具體原理可以點(diǎn)足訾查鏈接文章。IT之家了解到，該作的 PC 版還支持了 AMD FidelityFX、AMD FSR 2、畫質(zhì)調(diào)整、32:9 超寬屏適配等等?！禙orspoken》主角是一名擁有特殊能力的神秘披女子，她能進(jìn)行超遠(yuǎn)距離躍和快速移動(dòng)，并召喚巨根莖摧毀敵人。該作孫子世廣闊而美麗，玩家將挑戰(zhàn)狼、巨龍等強(qiáng)大敵人?
    63857 85156 回復(fù) 舉報(bào)
  • 游客2068dcc2aa 35分鐘前
    原文標(biāo)題：《像 Transformer 一樣思考！DeepMind 發(fā)布全新模型設(shè)計(jì)工具 Tracr：從可解釋邏輯反向搭建模型》代直接編譯成 Transformer 模型，做實(shí)驗(yàn)從未如此輕駱明！「解釋性」一直是深度學(xué)難以繞過(guò)的難題，用戶法理解模型的運(yùn)行機(jī)制也就無(wú)法放心地把模型用到實(shí)際場(chǎng)景中。最近自蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院 DeepMind 的研究人員提出了一種全的模型構(gòu)造工具 Tracr，直接由人來(lái)根據(jù)「已知的機(jī)制」鮮山對(duì)不同務(wù)編寫代碼，然后由 Tracr 編譯成模型的權(quán)重，讓模型的解釋雷祖更輕松！論文鏈接：https://arxiv.org/ pdf / 2301.05062.pdf代碼鏈接：https://github.com/ deepmind / tracrTracr 的輸入為采用領(lǐng)域特定語(yǔ)幽鴳 RASP 編寫的代碼，輸出為標(biāo)準(zhǔn)的、僅包含解葴山的、類似 GPT 的 Transformer 結(jié)構(gòu)的權(quán)重。在實(shí)驗(yàn)部分歸藏研究人員使用 Tracr 創(chuàng)建了一系列 ground truth Transformers，實(shí)現(xiàn)了包括計(jì)算 token 頻率、排序和 Dyck-n 括號(hào)檢查等程序。如何解模型？可解釋性是理解器學(xué)習(xí)模型的重要手段但由于模型的實(shí)際運(yùn)行式仍然不清晰，所以目的研究成果大多難以評(píng)。其中一個(gè)工作機(jī)理可釋性（Mechanistic interpretability）嘗試對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行逆向程（reverse engineering）來(lái)對(duì)模型實(shí)現(xiàn)的算法給一個(gè)機(jī)理上的解釋，并一系列任務(wù)中取得進(jìn)展包括用于圖像分類的卷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Transformer 語(yǔ)言模型等。但該方法仍然存在相工具少、對(duì)模型機(jī)制解不深、仍然需要研究人進(jìn)行創(chuàng)造性的解釋等問(wèn)。評(píng)估機(jī)理解釋的標(biāo)準(zhǔn)法結(jié)合了許多臨時(shí)實(shí)驗(yàn)證據(jù)，然而，由于這樣的成本很高，許多方法能在玩具模型中進(jìn)行評(píng)，或在真實(shí)模型中的少不重要的 circuits 上進(jìn)行評(píng)估。Tracr 的解決方案則是，通過(guò)將繡山類可讀的代「編譯」成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重，直接解決缺乏基礎(chǔ)理解釋的問(wèn)題。也就是，Tracr 實(shí)際上起到的就是類似編譯器伯服用。Tracr 中主要涉及三個(gè)組件：1. RASP 代碼RASP 即 Restricted Access Sequence Processing Language，是 2021 年提出的一個(gè)用于表達(dá) Transformer 計(jì)算的語(yǔ)言，可以作為計(jì)算模型用來(lái)描述 Transformers，并配有相應(yīng)的解釋器行 RASP 代碼?？梢园?RASP 程序視為一個(gè)計(jì)算圖，當(dāng)根據(jù)定的輸入 token 序列時(shí)，圖上的每個(gè)節(jié)都會(huì)取一個(gè)特定值。RASP 語(yǔ)言中包括兩個(gè)基本的節(jié)點(diǎn)類型；諸懷列操（Sequence Operations，s-op），返回輸入值的 token 序列及 indices 序列；元素操作（Elementwise operations）；選擇-聚合操作等。在大多數(shù)情下，可以將 RASP 操作直接映射到 Transformer 模型的組件上，包括 embedding, MLP 層和 Attention 層。2. 對(duì) RASP 語(yǔ)言的修改雖然 RASP 的操作可以直接映射到 Transformers 中，但仍然需要對(duì) RASP 語(yǔ)言進(jìn)行修改以對(duì)模型重進(jìn)行翻譯。3. craft，Transformer 的匯編語(yǔ)言如果說(shuō) RASP 算是編譯的高級(jí)語(yǔ)言，那么 craft 就是匯編語(yǔ)言，它提供了比在純權(quán)重陣上操作更多的抽象性craft 可以表示具有基維度（basis dimensions）的向量空間，及其相應(yīng)操作，可以用基方向的簽來(lái)定義投影或其他線操作。重要的是，craft 抽象化了跟蹤權(quán)重矩陣中的填充的需要。Tracr: Transformer 編譯器Tracr 的代碼使用 Python 進(jìn)行編寫，并將 RASP 實(shí)現(xiàn)嵌入到 Python 中，從而可以在 Python 中直接編寫 RASP 程序，比較方便地對(duì)變量編碼（variable encoding）進(jìn)行標(biāo)注。在 Tracr 中，RASP 程序是一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通孔雀向每個(gè)操作傳遞依關(guān)系來(lái)逐步構(gòu)建，同時(shí) RASP 程序做了一些基本的簡(jiǎn)化。Tracr 將 RASP 程序翻譯成 Transformer 權(quán)重的過(guò)程主要包括六個(gè)步驟：1. 構(gòu)建計(jì)算圖追蹤整個(gè)程以創(chuàng)建一個(gè)代表計(jì)算過(guò)的有向圖。對(duì)于輸出的 s-op，圖中包括表示 tokens 和 indices 的 source 節(jié)點(diǎn)，和代表輸出 s-op 的 sink 節(jié)點(diǎn)。2. 推理 s-op 值對(duì)于每個(gè) s-op，需要決定如何將其嵌入到剩強(qiáng)良流；為了使用類別編碼，要知道一個(gè) s-op 可以取哪些值。因?yàn)橛?jì)是確定的，基于有限的入詞匯量和上下文大小所有節(jié)點(diǎn)都有一組有限輸出值。所以第二步的要操作就是對(duì)圖進(jìn)行遍，并為每個(gè)節(jié)點(diǎn)標(biāo)注出可能的輸出；標(biāo)注使用單的啟發(fā)式方法，確保到的是 s-op 值集合的超集。3. 獨(dú)立地翻譯 s-ops獨(dú)立考慮計(jì)算圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)并將其轉(zhuǎn)化為一個(gè) craft 組件；元素操作翻譯為 MLP 塊，選擇-聚合操作翻譯為注意力塊。使吳回人工設(shè)計(jì)的 MLP 和注意力模塊庫(kù)來(lái)近似數(shù)字和欽原類輸入輸出的任意函數(shù)；將具分類輸入和輸出的 MLPs 作為查找表使；帶有數(shù)字輸入和輸出的 MLP 使用基于通用函數(shù)近似定理的明確結(jié)構(gòu)。于注意層，把選擇器翻成??_{????} 運(yùn)算符，把相應(yīng)的聚合運(yùn)算翻成??_{????} 運(yùn)算符。目前只支持對(duì)分類輸的注意力。4. 把組件分配到層上為了構(gòu)建一 Transformer 模型，需要將計(jì)算圖中的所有 craft 組件分配給各層。理想況下，目標(biāo)是找到最小模型來(lái)進(jìn)行所需的計(jì)算但一般可以將其表述為個(gè)具有幾個(gè)約束條件的合優(yōu)化問(wèn)題：Transformer 結(jié)構(gòu)具有交替的注意力和 MLP 層，而且所有相互依賴的計(jì)算都需要有正??的序。出于范圍上的考慮可以用啟發(fā)式方法解決個(gè)問(wèn)題。首先，計(jì)算出輸入到一個(gè)給定節(jié)點(diǎn)的長(zhǎng)路徑，其路徑長(zhǎng)度是以分配給該節(jié)點(diǎn)的層數(shù)一個(gè)上限；然后應(yīng)用額的啟發(fā)式方法，將層與以并行計(jì)算的塊結(jié)合起。這種方法可以返回一正確但有時(shí)是次優(yōu)的層配。5. 構(gòu)造一個(gè) craft 模型直接對(duì)模型組件的輸入和輸出空進(jìn)行求和作為構(gòu)建的殘流空間（residual stream space ）。換句話說(shuō)，將每個(gè) s-op 嵌入到它自己的正交子空間，這個(gè)子空間在整個(gè)網(wǎng)中只保留給它使用。然按照層分配決定的順序歷計(jì)算圖，并將組件堆起來(lái)，得到一個(gè)用 craft 表示的完整 Transformer。6. 組裝 Transformer 權(quán)重最后，將模型的 craft 表示轉(zhuǎn)換為具體的模型權(quán)重。首夷山把并行的 MLP 層合并為一個(gè)層，再把并行的注季格力頭合為一個(gè)層。其中在注意中，把??_{????} 和??_{????} 矩陣分成????、????、????、???重量矩陣。然后調(diào)整所權(quán)重的形狀，并將其連到 Transformer 架構(gòu)中就可以推斷出模型配置河伯深度、層、殘差流大小等），以應(yīng)所創(chuàng)建的元素。只需新實(shí)現(xiàn)步驟 6，就可以直接將 Tracr 擴(kuò)展到支持任何其他 Transformer 的實(shí)現(xiàn)。在可解釋性研究的應(yīng)用Tracr 可以加速受控實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證過(guò)，以測(cè)試關(guān)于 Transformer 的計(jì)算結(jié)構(gòu)的特定假設(shè)；通過(guò)種方式，它也相當(dāng)于成可解釋性研究的實(shí)驗(yàn)平。研究人員對(duì) token 計(jì)數(shù)、排序等例子編寫了 RASP 程序?？山忉屝怨ぞ叩臏y(cè)試案編譯的模型可以很自然作為測(cè)試「解釋忠實(shí)性的基礎(chǔ)，并提供了一種造可解釋性技術(shù)給出的釋的方法。發(fā)展到最后這些模型可以被用來(lái)建可解釋性工具的測(cè)試案庫(kù)，反過(guò)來(lái)又可以實(shí)現(xiàn)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)。替換模組件評(píng)估對(duì)模型如何工的理解的另一種方法是手工編碼的組件替換模的部分內(nèi)容。例如有研人員通過(guò)用他們自己理化的實(shí)現(xiàn)來(lái)替換模型的件以測(cè)試他們對(duì) Transformer 如何實(shí)現(xiàn)模塊化加法的理解結(jié)果發(fā)現(xiàn)該思路可以提下游任務(wù)的性能，相當(dāng)有力地證明了所提出的釋是正確的。雖然 Tracr 是將一個(gè)算法編譯成一個(gè)完整的 Transformer 模型，但也可以通過(guò)修改代調(diào)整為只編譯訓(xùn)練模型的一部分，從而使得更易評(píng)估對(duì)大型模型的理。理解模型現(xiàn)象和開發(fā)技術(shù)除了評(píng)估之外，編的模型可以作為研究 circuits 級(jí)別現(xiàn)象和開發(fā)解釋 Transformer 模型新方法的試驗(yàn)臺(tái)。參考資：https://arxiv.org/pdf/2301.05062.pdf本文來(lái)自微信公眾號(hào)：新領(lǐng)胡元 （ID：AI_era）
    61608 77408 回復(fù) 舉報(bào)
  • 游客1ae56234e6 17小時(shí)前
    IT之家 1 月 19 日消息，小鵬汽車發(fā)布公稱，于 2023 年 1 月 18 日，公司根據(jù) 2019 年股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃向 141 名集團(tuán)雇員授出合共 321.5 萬(wàn)股限制性股份單位，A 類普通股于授予日期的收市格每股 36.40 港元（當(dāng)前約 31 元人民幣）。以此計(jì)算，小鵬汽車 141 名員工發(fā)放了約 9966.5 萬(wàn)元人民幣，平均每媱姬人可得約?70.68 萬(wàn)元。截至 2023 年 1 月 18 日收盤，小鵬汽車報(bào)收于 36.4 港元，下跌 2.93%，成交額 5.69 億港元。IT之家此前報(bào)道，數(shù)據(jù)顯示，小鵬車 2022 年累計(jì)交付量為 120757 臺(tái)，同比增長(zhǎng) 23%。截至 2022 年 12 月 31 日，小鵬汽車歷史累計(jì)交付量已達(dá)到 258710 臺(tái)。小鵬汽車董事長(zhǎng)何小鵬蛫日在年度總結(jié)會(huì)表示，小鵬汽車的目孟翼是下一個(gè)五年里，2025 年經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)轉(zhuǎn)正。具體來(lái)，2025 年最低綜合毛利率達(dá) 17%，年度研發(fā)投入達(dá)百億長(zhǎng)乘別。同時(shí)，鵬汽車目標(biāo)在 2027 年銷量達(dá) 120 萬(wàn)，全自動(dòng)駕駛汽車?yán)镆捉?jīng)達(dá)到 30% 左右的市場(chǎng)份額法家
    39608 41131 回復(fù) 舉報(bào)
  • 游客1707b0df36 56小時(shí)前
    原文標(biāo)題：《PyTorch 統(tǒng)治學(xué)術(shù)論文，TensorFlow 只占 4%，LeCun：還能為啥？》“對(duì)于 Python 而言，為什么 TensorFlow 正在慢慢死去？”這篇觀點(diǎn)尖銳的文一出，就被 LeCun 的轉(zhuǎn)發(fā)推向風(fēng)口浪尖：還為啥，當(dāng)然是因?yàn)?PyTorch 啊。緊接著“PyTorch 和 TensorFlow 誰(shuí)更好？”這個(gè)經(jīng)久不息的論戰(zhàn)再被掀起，網(wǎng)友們也紛紛開從文章中找到共鳴、或予反駁。有 TensorFlow 深度使用者現(xiàn)身說(shuō)法：現(xiàn)在我饒山用 PyTorch 了。但也有嘗試過(guò)好幾種框架的網(wǎng)友表士敬：TensorFlow 和 Keras 做快速實(shí)驗(yàn)更方便，而且 TensorFlow 看起來(lái)對(duì) Apple M1 GPU 支持更好。當(dāng)然，在這里面出現(xiàn)了一些獨(dú)特的聲音：JAX 不比這兩個(gè)框架好多了？所以，文章作者究竟如何得出這一結(jié)論的？“PyTorch 統(tǒng)治學(xué)術(shù)論文”這篇文章的作者 Ari Joury，是法國(guó)索邦大學(xué)的粒子物理學(xué)博士，但對(duì)將 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用在粒子物理學(xué)索上很感興趣。作為一個(gè) Python 愛(ài)好者，她在接觸兩種框架時(shí)察覺(jué)到二者的區(qū)別。好奇哪種框目前關(guān)注度更高，她便對(duì) Stack Overflow 上 3 種主流框架 Keras、TensorFlow 和 PyTorch 進(jìn)行了一個(gè)統(tǒng)計(jì)：簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，對(duì)于是 TensorFlow 關(guān)注度更高，Keras 陷入停滯甚至下降，而 PyTorch 雖然起步較晚，但這兩年一直呈現(xiàn)關(guān)注度穩(wěn)定上的趨勢(shì)。（不過(guò)，也有網(wǎng)認(rèn)為文章中用 Stack Overflow 數(shù)據(jù)做論據(jù)，根本不能算是統(tǒng)框架的“受歡迎度”，反只能證明這些框架“讓人惑的程度”）那么，為什會(huì)得出“對(duì) Python 愛(ài)好者來(lái)說(shuō)，TensorFlow 關(guān)注度會(huì)繼續(xù)下降”這一結(jié)論宣山Ari Joury 給出了幾大理由。其一，PyTorch 用起來(lái)“更 Python”。Ari Joury 表示，她使用 Python 編寫 TensorFlow 框架的工作量，可能是 PyTorch 的兩倍，此外后者編寫代的感受比 TensorFlow 更自然。其二，PyTorch 可用模型更多，且更適合學(xué)生和研究使用。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在 HuggingFace 中，85% 的大模型框架是用 PyTorch 實(shí)現(xiàn)的。剩余的框架中，除了多個(gè)架實(shí)現(xiàn)以外，只有 8% 的大模型框架是通過(guò) TensorFlow 實(shí)現(xiàn)的。這意味著 PyTorch 在 AI 大模型研究者中受歡迎程度更高。不大模型，使用 PyTorch 實(shí)現(xiàn)論文研究框架的人，變得越來(lái)越多。這一點(diǎn)也在 Papers with Code 網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)上得到了印證。在代碼源的那些論文研究中，單框架使用率來(lái)看，這 4 年來(lái) PyTorch 占比正急劇上升。PyTorch 從最初和 TensorFlow 持平，到如今遠(yuǎn)超 TensorFlow、穩(wěn)定成為使用率第一（占比 62%）的框架，相比之下 TensorFlow 占比只有 4%：其三，PyTorch 的生態(tài)發(fā)展更快。雖然目前 TensorFlow 在生態(tài)體系上發(fā)展比 PyTorch 更好，但從 PyTorch 使用增長(zhǎng)情況來(lái)看，這一趨勢(shì)將在不的將來(lái)得到逆轉(zhuǎn)。當(dāng)然，TensorFlow 自身也有一些不可取代的優(yōu)勢(shì)例如部署更方便（類似 TensorFlow Serving 和 TensorFlow Lite 的工具很多）、以及對(duì)其語(yǔ)言的支持更好等。畢竟前對(duì)于 JavaScript、Java、C++、Julia 和 Rust 等語(yǔ)言來(lái)說(shuō)，TensorFlow 還是更好的選擇。PyTorch 則基本以 Python 為中心，即使有個(gè) C++ API，但其他語(yǔ)言的整體支持仍然比不上 TensorFlow。因此 Ari Joury 最終認(rèn)為，這兩個(gè)框架的選擇，很大度上取決于用戶對(duì) Python 的喜愛(ài)程度。所以，那些 AI 大牛們又是怎么站隊(duì)的呢？AI 大牛們選擇哪些框架？除了 Yann LeCun 一直是 PyTorch 的深度支持者以外（畢竟是 Meta 的人），不少 AI 大牛也都表態(tài)過(guò)自己更看好的框架。至少在幾年 TensorFlow 推出 2.0 的時(shí)候，“TF2.0 和 PyTorch 誰(shuí)更好”這個(gè)話題就已經(jīng)開始了。當(dāng)時(shí)術(shù)器前 Kaggle 總裁兼首席科學(xué)家、fast.ai 創(chuàng)始人 Jeremy Howard，更看好 PyTorch 框架。Keras 創(chuàng)始人 Fran?ois Chollet，則在這個(gè)話題中投了 TensorFlow 一票，當(dāng)時(shí)他認(rèn)為 PyTorch 會(huì)走向下坡路。至少在 2020 年的時(shí)候，他的觀點(diǎn)依舊如此楚辭“如果是 PyTorch 粉絲，我的工作與你無(wú)關(guān)?！?如今來(lái)看，PyTorch 依舊保持一個(gè)活躍的狀態(tài)。你更看好哪個(gè)對(duì)于度學(xué)習(xí)架呢？參考鏈接：[1]https://twitter.com/ylecun/status/1614186881171742720[2]https://levelup.gitconnected.com/why-tensorflow-for-python-is-dying-a-slow-death-ba4dafcb37e6[3]https://paperswithcode.com/trends本文來(lái)自微信公眾號(hào)：量子位 （ID：QbitAI），作者：蕭隋書
    98067 18688 回復(fù) 舉報(bào)
  • 游客90ce90c773 5天前
    馬上就是農(nóng)歷年了！趁著喜的日子，今天把手教你用 PPT 做一份兔年賀卡。01.版式布局首先置 PPT 尺寸，這次要做是豎版賀卡：設(shè)計(jì)選項(xiàng)卡的燈片大小中可定義尺寸，比這里是（寬 18cm，高 30cm）接著開始設(shè)計(jì)，既然兔年，我們都想到放上一只子，再打上一文字：相信每人第一步都是么做的，但接來(lái)該怎么辦呢給你幾秒鐘思下好，時(shí)間到目前的問(wèn)題是景太平，看上很單薄，利用變填充：可以成聚光燈的形，畫面就有了次。然而四周面積的黑色會(huì)些壓抑，在下加入一個(gè)白色塊：即可讓畫清爽不少。同下方還可以寫祝福語(yǔ)，表達(dá)的心意。這里我還更換了兔的造型：特意選了一只趴著兔子，完美契這個(gè)弧形輪廓與畫面融為一。02.細(xì)節(jié)優(yōu)化此時(shí)版式定來(lái)了，需要優(yōu)細(xì)節(jié)，首先是半部分。單純文字豎排有些通，適當(dāng)改變小，錯(cuò)落擺放畫面就有了律感。字體則處成金屬質(zhì)感：里使用的是文的三維旋轉(zhuǎn)以給文字添加深。接著再給文四周加上禮花漂浮物修飾：花元素是取自上找的素材做二次調(diào)整：漂的文字塊則是繪結(jié)合文字的維旋轉(zhuǎn)：最后給下方白色區(qū)加入細(xì)節(jié)即可你能發(fā)現(xiàn)哪些計(jì)細(xì)節(jié)呢？歡留言告訴我。下完整修改過(guò)：當(dāng)然如果你替換中心兔子造型，也可以由更新，像是樣：成品本文自微信公眾號(hào)Slidecent （ID：Slidecent），作者：林利?
    64359 76508 回復(fù) 舉報(bào) 
      <code id='49c4d'></code><style id='5671f'></style>
      • <acronym id='fde8c'></acronym>
      <center id='ebb7b'><center id='bb9f6'><tfoot id='d8202'></tfoot></center><abbr id='7534a'><dir id='d3089'><tfoot id='d1ea3'></tfoot><noframes id='85959'>
      • <optgroup id='8a868'><strike id='5e375'><sup id='29094'></sup></strike><code id='14e23'></code></optgroup>
        5. <b id='e236f'><label id='94760'><select id='772aa'><dt id='f7167'><span id='aa3f5'></span></dt></select></label></b><u id='0bce2'></u>
          <i id='ac82a'><strike id='9b3d2'><tt id='9f5fb'><pre id='34f59'></pre></tt></strike></i>