强化学习(RLHF)与直接偏好学习(DPO)
1、DPO利用偏好数据直接优化语言模型，通过奖励函数到最优策略的解析映射，实现从奖励损失到策略损失的转换，简化了优化过程。实验显示，DPO在高效性和微调效率上可能优于RLHF方法，尤其在大规模问题中表现良好。在法律模型升级迭代中已应用RLHF方法，并计划对比DPO效果。
2、在自然语言处理模型的对齐过程中，RLHF（ Reinforcement Learning with Human Feedback）是openai提出的经典方案，但其复杂性与计算成本问题促使了其他高效算法的诞生，如DPO（Direct Preference Optimization）。DPO直接利用偏好数据进行模型微调，简化了过程并缩短训练时间。
3、其中，RLHF算法因其能够达到最优结果而受到青睐，通过人类反馈与PPO算法对模型进行调校，有效实现模型与人类偏好的对齐。然而，RLHF训练过程复杂，存在高内存需求，促使RRHF与DPO等替代方法的出现，旨在降低内存占用的同时，实现模型对齐。RLHF方法强调使用人类反馈与强化学习直接优化语言模型。
4、根据人类反馈的强化学习（RLHF）随着大型语言模型（LLM）发展而日渐成为一种用于 AI 对齐的常用框架。不过近段时间，直接偏好优化（DPO）等离线方法异军突起 —— 无需主动式的在线交互，使用离线数据集就能直接对齐 LLM。这类方法的效率很高，也已经得到实证研究的证明。
5、人类反馈强化学习（RLHF）在优化大型无监督语言模型（LLM）以符合人类偏好时，常遇到复杂性和稳定性问题。通过拟合奖励模型并微调模型，DPO（Direct Preference Optimization）方法提供了一种新视角：通过单阶段策略训练直接解决人类偏好数据的分类问题，显著提高了算法的稳定性和效率。
用AI做excel,说人话自动处理表格,太爽了!
AI在Excel中的应用确实提供了极大的便利，能够自动处理表格，但并不能完全替代人类。具体来说：自动化处理表格：AI工具如Microsoft 365 Copilot和ChatExcel，能够通过对话或简单指令自动处理Excel表格。例如，根据数据自动创建图表、分析销售趋势、生成新的工作表进行深入研究等。
用AI做Excel，即通过AI技术自动处理表格，确实能够带来非常高效和便捷的体验。具体来说：自动生成图表与分析：AI如Copilot能根据表格数据自动生成图表，帮助用户快速分析和解读数据。例如，它可以迅速分析季度销售趋势，并以直观的方式呈现出来，使用户更容易理解数据背后的含义。
尽管如此，chatGPT和类似工具确实能在一定程度上辅助处理Excel，但前提是用户需要清晰表述表格需求，具备一定的Excel基础。AI技术是辅助，而非替代，它强调的是数据处理的效率提升，而非完全取代人类的决策和理解能力。
让我崩溃的MATLAB报错:ode45的函数没有足够的输入参数
1、仔细检查，发现 y 变量未被正确读取，t 参数也未在工作区中，因此必然报错。对比先前成功运行的代码，基本一致，疑惑不解。转而寻求 AI 帮助，chatgpt 提出解决方案：将 FUNC 函数移出脚本，作为 @FUNC 的输入参数传递给 ode45。这使得 MATLAB 正确识别函数与参数，解决了“输入参数不足”的错误。
2、总结，输入参数不足的原因通常与提供的函数句柄、求解区间、初值或可选参数不完整或格式错误有关。在遇到该问题时，应逐一检查以上部分，确保它们符合MATLAB ODE45函数的要求。通过正确的参数配置，可以成功解决常微分方程求解问题。
3、导致 ode45 函数无法正确解析。建议在运行该代码前，清除 MATLAB 工作空间中的所有变量和函数，以确保代码中使用的变量和函数没有被其他命名空间中的同名变量和函数影响。如果您能提供更多的详细信息，例如报错信息和代码执行时的环境和输入参数，我可以帮助您更好地诊断和解决问题。
4、matlab使用ode45函数老是报错，其错误在func（t，x）返回值不对应，函数要求对应值为 f，而题主返回值却为func。纠正错误即可正常计算【t，x】值。
5、为什么matlab r2016a用ode45会报错，其主要原因是ode45函数格式书写错误，应按下列格式修改 [t，x]=ode45（@odefun3，[0，4]，[1，0]）修改后运行可得到如下结果。
6、并给出了多个参考文献，如果有兴趣，可以进一步查阅。如果对于问题的性质比较清楚，也知道什么算法可能比较有效，可以直接选择适当的求解器。在没有对于问题是否刚性的先验知识的条件下，根据MATLAB的建议，ode45是大多数情况下应该尝试的首选，如果ode45求解失败或效率很低，次选就是ode15s。请采纳。
如何让python朗读在线音频和本地音频
1、使用pygame法 这种方法与第二种方法类似，只是不需要获取网络的音频，直接读取本地音频即可。在示例中，您需要将your_file_path.mp3替换为您本地MP3文件的路径，然后运行脚本，播放指定的MP3文件。 使用pydub法 pydub的体积可能会比pygame小一些，打包时更省力。以下是一个样例代码，供您参考。首先需要安装pydub这个第三方模块。
2、第一种方法是安装和使用win32COM库。此库可以调用Windows自带的语音功能，但仅限于基本朗读，不支持调节音量和语速。安装win32com库即可运行相关代码。第二种方法是使用百度的baidu-aip库。虽然该库需要付费，但其质量和效果相对较好，且提供试用机会。通过安装baidu-aip库，可以实现更丰富的语音朗读功能。
3、要体验这个功能，首先在你的电脑上创建一个名为text2voicetest.txt的文件，写下你想要转换成语音的文本，然后运行预设的代码，它就会自动为你生成MP3文件，就这么简单！无论是个人笔记整理，还是项目文档朗读，edge-tts都能派上用场。
4、以Windows系统为例，MacOS暂需上游更新，可使用SAPI5或第三方软件API。创建虚拟环境，进入并安装所需库。测试代码读取文本文件进行朗读，默认文件为default_text.txt，亦可在命令行中自定义文件。同样，修改main函数可将转换结果保存为mp3文件。以下是测试文本内容和输出示例。
通俗解读大模型微调Fine-Tuning
大模型微调FineTuning是一种有效的技术，可以使预训练的大模型更好地适应特定任务或领域。通过选择合适的微调策略，可以在保证模型性能的同时，降低训练成本和避免灾难性遗忘。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的微调方案。
大模型微调是一种针对预训练大模型的优化技术，旨在通过调整模型参数，使其在特定任务或领域上表现更佳。以下是通俗解读： 微调的核心目的： 避免高昂训练成本：预训练大模型已经在大规模数据集上进行了训练，微调可以在此基础上进行小范围调整，无需从头开始训练。
大模型微调方法的通俗解读如下： LoRA方法： 核心思想：基于模型的内在低秩特性，通过增加旁路矩阵来模拟全参数微调。 优点：实现轻量级的微调方案，适用于大规模预训练模型的下游任务，减少了计算和存储资源的需求。
我们深入浅出地理解大模型微调（Fine Tuning）技术，以揭示其背后的原理和应用价值。在AI时代，预训练大模型如同基础设施一般，对大多数用户而言，掌握如何高效利用大模型的技术尤为重要。
Transformer模型能够快速适应多种下游任务，通过在预训练模型中添加适配器或残差块，进行高效的参数微调，实现对特定任务的精准学习。综上所述，模型微调Finetuning是神经网络算法中一项强大而灵活的技术，它通过利用预训练模型的知识，降低了资源消耗，提高了学习效率，为解决各类复杂问题提供了有力支持。
微调（fine-tuning）是深度学习领域中的一种策略，主要用于在已有模型的基础上，针对特定任务进行进一步优化。预训练模型，即经过大规模数据集训练的模型，通过微调可以使其在特定任务上达到更好的性能。
使用AI(人工智能)工具辅助Excel操作,提升10倍工作效率
总的来说，AI辅助Excel操作不仅能提高数据处理速度，还让VBA编程等高级任务变得触手可及。但使用AI时切记备份数据，遇到问题不妨调整Prompt尝试新的会话，因为AI虽然强大，但理解力和准确性仍有待提升。通过不断实践和学习，你的工作效率将显著提升，Excel不再是单一的数据处理工具，而是智能化协作的伙伴。
还有“Ajelix”专注于Google Sheets和Excel的人工智能工具，它能快速生成各种Excel数据处理公式和脚本，让你与他人协作，将Excel文件翻译成其他语言。
探索10款强大的Excel人工智能工具，解锁百倍工作效率： GPTExcel：以AI之力轻松生成或解释Excel公式，自动执行VBA、apps Script、SQL查询和正则表达式任务。 Array Assistant - AI Excel Bot：利用AI优化Excel，辅助处理公式并提供数据分析洞察。
总的来说，AI Excel bot凭借其高效、准确、智能的特点，正逐渐成为职场人士提升工作效率、优化工作流程的得力助手。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，相信AI Excel bot将会在未来发挥更加重要的作用。
微软推出的Microsoft 365 Copilot是一款革命性的AI工具，旨在革新我们的工作方式，将人工智能无缝融入日常工作中。在Word中，Copilot能自动总结文档并提出编辑建议，根据语气偏好调整文本风格，甚至根据提示词生成特定内容。这一功能大大提高了文档处理效率。Excel中的Copilot则使复杂表格的制作变得轻松。
选择合适的AI模型，如CNN、RNN和Transformer，根据数据特性定制，是提高效率和精准度的关键。优化训练数据，通过大量高质量标注数据和数据增强，可增强模型的适应性和准确性。调整模型参数和迁移学习可以减少训练成本，提高性能。
