understanding diffusion model from a mathematical view - part one
2025-10-04 20:09 VincentWei
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2025-10-04 20:09 VincentWei
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2025-09-10 16:29 VincentWei
摘要 就像学生面对难题时会猜测一样,大型语言模型在不确定时也会进行猜测,生成看似合理却错误的表述,而非承认自身的不确定性。这种幻觉现象即便在最先进的大模型中也依然存在,并且会损害用户对模型的信任。我们认为,语言模型产生幻觉的原因在于,其训练与评估流程更倾向于奖励猜测行为,而非奖励承认不确定性的行为;同时,我们也分析了现代训练流程中导致幻觉产生的统计层面原因。 幻觉并非难以解释的神秘现象它本质上源于二分类任务中的错误。若模型无法区分错误表述与事实,那么在自然的统计压力作用下,预训练语言模型就必然会产生幻觉。...
继续阅读 »2025-09-10 15:47 VincentWei
1. 系统整体架构 该系统是一个基于深度强化学习的体能训练权重优化平台,采用分层架构设计: 1.1 架构层次 ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ API服务层 (FastAPI) │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │ 业务逻辑层 │ │ ┌─────────────┐ ┌──...
继续阅读 »2025-09-09 17:07 VincentWei
1. 系统整体架构 该系统是一个基于深度强化学习的体能训练权重优化平台,采用客户端-服务器架构,通过FastAPI提供RESTful API服务。系统核心功能分为两个主要模块: 1.1 系统组件 FastAPI Web框架 :提供HTTP API接口 PyTorch深度学习框架 :实现神经网络和强化学习算法 CUDA加速 :利用GPU进行高效计算 日志系统 :记录训练和优化过程 模型持久化 :保存和加载训练好的模型 1.2 核心工作流程 用户数据输入 状态编码 策略网络决策 环境交互 奖励计算 ...
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