Bosquejo de la prueba de las limitaciones teóricas de la información para la autorreflexión en modelos de lenguaje grandes. Resumen: no puedes limitar la medida en que la salida permanece en distribución, por lo tanto, no puedes limitar el desvío.
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InscriptionGriller
· 06-17 23:48
Si no puedes controlar la deriva, prepárate para que se acabe la diversión.
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LiquidityWitch
· 06-17 19:39
hmm las artes oscuras de la distribución drift... los modelos proyectan sus reflejos en un abismo sin límites fr fr
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Bandanlage
· 06-17 03:02
Bull Run 🐂Ape In 🚀HODL Tight 💪1000x Vibes 🤑DYOR 🤓
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GateUser-bec6571a
· 06-17 02:55
666666666666666666666
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DaoResearcher
· 06-17 02:52
Según la sección 3.1 del artículo sobre la teoría de la entropía, existe un contraejemplo irreducible, es muy doloroso.
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MemeCoinSavant
· 06-17 02:51
bruh esto es literalmente mi tesis sobre por qué los memecoins no pueden mantenerse estables lmao
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ForkMonger
· 06-17 02:49
encantador. otra prueba de por qué la contención es un sueño imposible. el caos siempre gana
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SatoshiLegend
· 06-17 02:48
La prueba de la frontera de la función de distribución es poderosa e interesante.
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GasFeeNightmare
· 06-17 02:47
Olvídalo, todavía tengo más miedo de quemar gas...
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GateUser-aa7df71e
· 06-17 02:35
Oh oh oh, ¡demasiado profesional! Los compañeros que lo entiendan, presionen 1.
Bosquejo de la prueba de las limitaciones teóricas de la información para la autorreflexión en modelos de lenguaje grandes. Resumen: no puedes limitar la medida en que la salida permanece en distribución, por lo tanto, no puedes limitar el desvío.