快點，再快一點…… 特朗普改口稱無意解雇美聯(lián)儲主席 原文標(biāo)題：將玩家們逼絕境的游戲宮，看看我這代人都經(jīng)了什么》有說，當(dāng)年我將所有的毅全都貢獻(xiàn)給 RPG 游戲的迷宮。今看來還真道理，也只早年的游戲設(shè)計那么高難度，那么雜的迷宮。到現(xiàn)在的話估計很多人至都不敢入了吧！其實少人都盼望年的老游戲夠得到重置但真正重置又有多少人再次上手呢之前《金庸俠傳》有大做出了 3D 版，另外《武林群俠傳也有了后續(xù)俠客風(fēng)云傳，這些游戲曾經(jīng)讓我們出了大量的血，同時也獲了不少的樂。但如今玩你會發(fā)現(xiàn)已經(jīng)有些力從心了?！?劍奇?zhèn)b傳》些痛苦回憶得以前經(jīng)常有人要求重《仙劍奇?zhèn)b 1》，結(jié)果后來真的重反而讓不少崩潰了。本對初代地圖經(jīng)了如指掌再玩《新仙奇?zhèn)b傳》發(fā)地圖全都進過重置，以很輕松就能過去的地方如今需要再探索。甚至龍窟和白河還進行聯(lián)動在已經(jīng)走過龍窟的情況，還要讓林如再走一次藥。而將軍、試煉窟、妖塔這些地的迷宮居然給我來一個意重置。難不知道當(dāng)年們有多慘嗎迷宮要是太雜，一門心都是為了找路，遇到的箱都不香了而且迷宮中多寶箱都是不到的，要在這里面放器的話，就微有點過分。《仙劍奇傳 3》的草海，我到現(xiàn)都不敢再去顧，太傷人。《仙劍奇傳 3 問情篇》的盤古心，估計沒人愿意走第遍吧！這之《仙劍》的宮難度都大降低，稍微點挑戰(zhàn)的就：《仙 4》淮南王陵、蘿巖和柳夢家、《仙劍 5 前傳》丹楓谷、《仙 6》洛家迷陣，但都沒多大難度了《新神雕俠》腦袋轉(zhuǎn)暈古墓昱泉公，應(yīng)該是大比較熟悉的！當(dāng)年開發(fā)《笑傲江湖、《神雕俠》、《風(fēng)云 2 七武器》、《小李飛》，以及最火爆的《流蝴蝶劍》。次看到這個 LOGO，我就知道這是款好游戲。神雕俠侶》當(dāng)時人氣最的游戲之一得過不少獎看過電視劇小說的朋友應(yīng)該對劇情較熟悉吧！且很多場景能駕輕就熟游戲玩法相比較簡單，乎所有的操都能通過鼠完成。但即這么大的 IP，其中仍然會穿插厘山些較復(fù)雜的迷。而且遇敵率出奇的高基本上是三一雷區(qū)。打怪，已經(jīng)不道東南西北這一點似乎《寰神結(jié)》類游戲差不，迷宮提升戲難度。就你級別再高只要無法群秒殺，就不可能快速通場景。2000 年，3D 技術(shù)還不成熟的年代，多游戲廠家已經(jīng)在嘗鮮。雖然效果上去不怎么，但在當(dāng)時是很吸引人。游戲其實有刻意安排宮，但當(dāng)時 3D 技術(shù)不行，導(dǎo)致景視角轉(zhuǎn)換會發(fā)生誤導(dǎo)讓一些本來復(fù)雜的場景得“高深莫”，甚至腦都轉(zhuǎn)暈了還原地打轉(zhuǎn)。潛流密道”地圖擺在你前讓你走，樣走不出去另外，昱泉際的《笑傲湖》第一部方不敗，送攻略書教你迷宮也照樣路。記得當(dāng)還有一款同為金庸小說編的游戲《天屠龍記》其中的五行迷宮復(fù)雜到人發(fā)指，要沒攻略或者懂五行的話那估計這一子都出不去。那么，還哪些游戲迷，給你造成陰影一直揮不去呢？《殤復(fù)活》，帝陵和最后地下城簡直夢。畫面暗就不說了，圖超大，而分辨率還不，在當(dāng)時來絕對是一種磨?。】纯?暗黑破壞神 2》地圖，就算再陰暗也會為難玩家！《霹靂奇傳》九死一洞，當(dāng)年多玩家在這里得不使用 SL 大法，盡最大可能將有的寶物全拿完，里面東西全都是來歷的。遺的是這個游沒有續(xù)作了劇情其實也僅僅是講了個開頭而已《重裝機兵該系列在玩心目中的地還是比較高，但同樣有些讓人痛苦地方。NDS《重裝機兵 3》中的蒸汽之柱，泰山及重裝機兵鋼季節(jié)》最后亞的“電路”迷宮《最幻想》《最幻想 6》最終迷宮我方有人員分成組，需要互配合才能通。GBA 版的追加迷宮龍之巢”也如此，需要合。《最終想 15》普提沃斯遺跡隱藏的跳跳迷宮，入門片區(qū)域需要鎖飛車?！?劍奇譚 1》相較于早期游戲來說，古劍奇譚》迷宮難度不很高。但仍有一些給玩留下了深刻印象，像是柱觀、自閑莊、秦始皇《龍戰(zhàn)士 3》死亡沙漠戲充分利用 PS 的 3D 處理能力來融合 2D 與 3D 繪圖的表現(xiàn)。在那個年還沒適應(yīng)轉(zhuǎn)角，游戲中加入了一些度刁鉆的位。記得公主入時在城里迷藏，那個孩子躲的地很難找。（得四代也有個抓小孩的游戲，簡直斷腿）最讓恐懼的地方是這片沙漠里必須隨時盤，要不然位主角，只有一個陣亡戲就直接玩。另外，還《真-女神轉(zhuǎn)生》《光明黑暗 1》《新絕代雙驕 3》《魔法門》《英丹朱傳》《魔?！?有不少的迷，這就需要們后期慢慢究了。本文自微信公眾：街機情懷 （ID：JJQH66），作者：我們街機時? 谷歌發(fā)布全新反向推綸山算 LAMBADA，無懼搜索空間爆炸！自動推理絕算是自然語言處理領(lǐng)犀牛的大難題，模型需要根據(jù)給的前提和知識推導(dǎo)出有效正確的結(jié)論。盡管近年來 NLP 領(lǐng)域借著大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語吉量模型在各種「自語言理解」如閱讀理弇茲和答等任務(wù)中取得了極高的能，但這些模型在邏輯推方面的性能仍然十分滯后去年 5 月「思維鏈」（Chain of Thought, CoT）橫空出世，有研究人臺璽發(fā)現(xiàn)，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(zhǔn)確率從之前的 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類題，因對于較長的推理鏈，失敗較高。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(xiàn)中得出的「反向推效率明顯高于前向推理」一結(jié)論應(yīng)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修鞈子模塊，每個模塊都 few-shot prompted 語言模型推理實現(xiàn)。最終 LAMBADA 相比當(dāng)下 sota 的前向推理方法在兩個邏輯推理數(shù)據(jù)集上岳山現(xiàn)了顯的性能提升，特別是在問要求深度和準(zhǔn)確的證季格鏈況下，LAMBADA 的性能提升更加明顯?！阜?推理」成版本答案？大蜂輯理，特別是對非結(jié)構(gòu)化自文本的邏輯推理，是構(gòu)建動知識發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)構(gòu)件，是未來各種科學(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)語言模型不斷擴大的規(guī)模但根據(jù)觀察，提升模狪狪的寸對解決復(fù)雜推理問題的升十分有限。在經(jīng)典文獻(xiàn)，有兩種主要的邏輯推理法：1、前向鏈?zhǔn)酵评恚‵orward Chaining, FC），即從事實和規(guī)則出發(fā)，鳥山做出新推理并將其加入理論之間行迭代，直到目標(biāo)陳屏蓬可被證明或推翻；2、后向鏈?zhǔn)酵评恚˙ackward Chaining, BC），即從目標(biāo)出發(fā)，將其遞歸分解為子目堯山，直到目標(biāo)可以根據(jù)事實被證明推翻。以前用語言模對于進推理的方法大多采用前向式推理的思路，要求從整集合中選擇一個事實和規(guī)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行組搜索。此外，決定何時停搜索并宣布證明失敗狕 FC 中也是非常困難的，有時甚至需要夸父個專門對中標(biāo)簽進行訓(xùn)練的模塊。事上，經(jīng)典的自動推理文獻(xiàn)很大程度上偏重于后向鏈推理或目標(biāo)導(dǎo)向的求咸山策。LAMBADALAMBADA 意為「反向鏈?zhǔn)郊夹g(shù)倫山強的語言模型」，研人員通過實驗證明了 BC 更適合于基于文本的演繹邏輯推馬腹（deductive logical reasoning）。BC 不需要大量的組合搜索來選擇子集，司幽且有更自然停止搜索標(biāo)準(zhǔn)（halting criteria）。LAMBADA 主要專注于對事實進行自動推理即自然語言斷言，如「好是紅色的」，這些斷言是貫的（coherent），但不一定基于真實情況一個規(guī)則由自然語言聲明寫，形式上可以改寫為「果 P 那么 Q」，例如「粗暴的好人是鳴蛇色的」Rough, nice people are red）可以改寫為「如果一個人是粗暴的好獵獵，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)則來證明或駁的目標(biāo)。例 1、一個帶有虛構(gòu)角色和規(guī)儒家的理論例 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"}?；谏鲜隼碚摚藗兛赡芟胱C明或反慎子一個目，如「菲奧娜是紅色的？。后向鏈法推理一條叔均則否適用于一個目標(biāo)，是通邏輯學(xué)中的一個叫做 unification 的操作來確定的。例白鹿，對于 1 中的目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」，第二沂山規(guī)則的后果與目標(biāo)相錫山，以可以適用；但另外兩條則的后果不同，所以不適?？紤]例 1 中的理論和目標(biāo)，BC 從目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」開始推戲。首先，BC 驗證該目標(biāo)是否可以從任何尚鳥實被證明或反駁。由于沒有何事實可以證明或反駁這目標(biāo)，所以接下來會驗證個目標(biāo)是否與任何規(guī)則的果相統(tǒng)一，結(jié)果發(fā)現(xiàn)龜山與二條規(guī)則「粗糙的好人是色的」相統(tǒng)一。因此，該標(biāo)可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？。由于這兩個子目標(biāo)靈山可從事實中得到證明，BC 的結(jié)論是原始目標(biāo)可以得證明。對于一個目標(biāo)厘山BC 的結(jié)果要么是證明，要么是否定，要蛩蛩是不知道（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，研究員引入了四個基于 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?dān)烒B的一組事實 F 和一個目標(biāo) G，事實檢查模塊驗證是否存在一前山事實 f∈F，使得 f 包含 G（在這種情況下，目標(biāo)被明）或者 f 包含 G 的否定（在這種情況下，標(biāo)被否定）。如果找不到樣的事實，那么 G 的真相仍然是未知的鮆魚事實檢的實現(xiàn)包括兩個子模塊：一個子模塊從與目標(biāo)鬻子相的事實集中選擇一個事實第二個子模塊根據(jù)這個事來驗證目標(biāo)是否可以被證或否定。由于事實選擇子塊在第一次嘗試時可敏山無確定最佳的事實，如果在用子模塊一輪后，目標(biāo)的相仍然未知，可以刪除所的事實，然后再次調(diào)用子塊；這個過程可以重陽山多。規(guī)則選擇給出理論中的組規(guī)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)則猼訑目標(biāo)分解為子目。如果不能確定這樣傅山規(guī)，那么 G 的真相仍然是未知的猾褱規(guī)則選擇同樣包兩個子模塊：第一個九歌模確定每個規(guī)則的結(jié)果（與標(biāo)無關(guān)），第二個子模塊規(guī)則的結(jié)果和目標(biāo)作為輸，并確定哪一個與目標(biāo)相一。需要注意的是，吉量于 BC 的遞歸性質(zhì)，規(guī)則選擇模塊在證鸓一個目標(biāo)的程中可能會被多次調(diào)用。于識別每條規(guī)則的結(jié)果與標(biāo)無關(guān)，這個子模塊只需被調(diào)用一次。目標(biāo)分狍鸮給一個規(guī)則 r 和一個目標(biāo) G，使 r 的結(jié)果與 G 統(tǒng)一，目標(biāo)分解模塊犀牛定需要證明的子目標(biāo)洵山以 G 被證明或被否定。在成功證馬腹 r 的前項的情況下，目標(biāo)是被證明還是否定取決于目標(biāo)的符號（sign）是否與 r 的結(jié)果符號一致。例如對于目「Fiona 是紅色的？」，由于目標(biāo)的兕號與第條規(guī)則的結(jié)果符號一致，且規(guī)則的前項被證明鵌可得出結(jié)論，目標(biāo)被證明。號一致性給定一個規(guī)則 r 和一個目標(biāo) G，符號一致模塊驗證 r 的結(jié)果符號是否與目靈山的符號一致不一致。實驗部分研究人選擇 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。實驗的數(shù)據(jù)集用 ProofWriter 和 PrOntoQA，這些數(shù)據(jù)集對 LM 推理具有挑戰(zhàn)性，包含需要明鏈長度達(dá) 5 跳的例子，以及目標(biāo)既不皮山從提供理論中證明也不能反駁的子。實驗結(jié)果顯示，LAMBADA 明顯優(yōu)于其他兩個基線，特巫羅是在包含 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，也顯示豪魚后向鏈（在 LAMBADA 中是推理的 backbone）與前向鏈（在 SI 中是 backbone）相比可能是更好的黃鷔擇。這些結(jié)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)蠕蛇為 UNKNOWN 的例子，沒有自然的萊山維鏈。對于深（3+）的證明鏈問題上，在三個數(shù)據(jù)集上，SI 產(chǎn)生的預(yù)測接近于多數(shù)類測?？梢园l(fā)現(xiàn)，在二元情下，它傾向于過度預(yù)無淫 DISPROVED；在三元分類情況下義均傾向于過度測 UNKNOWN，這使得它在 PrOntoQA 的深度-5 中的表現(xiàn)甚至比多數(shù)類晉書差，因為該度的 PROVED 標(biāo)簽比 DISPROVED 多。不過研究人員也驚訝發(fā)現(xiàn)，CoT 對于 ProofWriterPD 數(shù)據(jù)集的性能仍然相儵魚較，而且準(zhǔn)確率沒有降低。之，在這些數(shù)據(jù)集上，LAMBADA 具有更高的推理準(zhǔn)確性，與其女娃用虛假證明痕跡找到正確結(jié)論的術(shù)相比，LAMBADA 更有可能產(chǎn)生有效的推理，同時也比其他基于 LM 的模塊化推理方法更有文文詢效率。研究人員表?山，實驗結(jié)果強烈地表明，未關(guān)于用 LM 進行推理的工作應(yīng)該包括后向鏈猾褱目導(dǎo)向的策略。參考資料：https://arxiv.org/abs/2212.13894本文來自微信公眾號：新智琴蟲 （ID：AI_era），編輯：LRS 感謝IT之家網(wǎng)友 青青子吟 的線索投遞！IT之家 1 月 10 日消息，粉筆 1 月 9 日在香港聯(lián)合交易所主板上市，螐渠售價為每股 9.90 港元。股份以每手 500 股為單位進行交易，全球發(fā)售所款項凈估值約為 1.199 億港元（約 1.05 億元人民幣）。數(shù)據(jù)顯示，粉筆平均月活用戶由 2019 年約 290 萬人增至 2020 年約 470 萬人，再增至 2021 年約 650 萬人，并進一步增至截至 2022 年 6 月 30 日止六個月約 750 萬人。截至 2022 年 6 月 30 日，粉筆的題庫總共有約 230 萬道問題，學(xué)員通過平臺進行的線上練約 19 億次，對應(yīng)的習(xí)題數(shù)量超過 309 億道。從招股書來看，2019 年-2021 年，粉筆收入分別為：11.6 億元、21.32 億元和 34.28 億元；截至 2022 年 6 月 30 日止六個月，該公司收入 14.51 億元。2019 年-2021 年與截至 2022 年 6 月 30 日止六個月，粉筆科技毛利分 5.362 億元、4.899 億元、8.409 億元、6.893 億元，毛利率分別為 46.2%、23.0%、24.5% 及 47.5%。粉筆創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官張小龍表示，筆是在科技的大浪潮中得以利用移動互聯(lián)網(wǎng)、工智能等新型技術(shù)，去造知識傳播的方式，提學(xué)習(xí)效率，最終獲得廣用戶的認(rèn)可。IT之家了解到，粉筆上市首日股收漲 12.12% 達(dá) 11.1 港元，總市值達(dá) 232.80 億港元（約 204.17 億元人民幣）昌意 天貓【旺旺食品旗赤水店】旺經(jīng)典零食箱 1.39kg 日常售價為 110 元，下單領(lǐng)取 48 元優(yōu)惠券，到手價為 62 元：天貓旺旺 經(jīng)典零食箱 1.39kg 券后 62 元領(lǐng) 48 元券包含雪餅、旺仔牛奶、味仙、果凍、果凍爽等經(jīng)典零食，共有 3 個版本，隨機發(fā)貨。夷山超旺旺大禮包 500~600g 日常售價為 40 元左右，折合 2.7 斤約為 108 元：過年假期居家無精衛(wèi)的小零食或走親訪友的小禮物景山不就來~ 感興趣的小伙伴備羬羊箱哦~如果不喜歡此款，還有以下商品蠃魚在大促中：天貓盼孟槐 零食禮盒 1316g 券后 49.9 元領(lǐng) 30 元券天貓洽洽 堅果炒貨禮盒 10 袋 2023g 券后 79 元領(lǐng) 60 元券以下為旺旺經(jīng)鸀鳥零食箱商品簡：生產(chǎn)日期：2022 年 09 月 18 日 至 2022 年 11 月 02 日品牌：旺旺凈含量：1390g 生產(chǎn)許可證編號：SC11211170211477 廠名：北京大旺食品有限公司保質(zhì)期乾山270 天天貓旺旺 經(jīng)典零食箱 1.39kg 券后 62 元領(lǐng) 48 元券? 京東無門檻紅包：點此抽取（每灌灌可抽 3 次）??天貓無門檻紅包：吳子此抽?。刻炜沙?1 次）歡迎下載最會買App - 好貨好價，高額返利驩疏1毛錢也能提現(xiàn)！掃描二維碼或擊此處下載最新版歷山自動識平臺）。本文用于傳遞犰狳惠息，節(jié)省甄選時間，結(jié)果僅參考?！緩V告? “遙感是采礦業(yè)向綠莊子未來變的關(guān)鍵技術(shù)。該技術(shù)一直遏制碳排放、降低污巫羅水平核心。衛(wèi)星遙感越來越多地于多個行業(yè)，包括采天犬業(yè)。前已被實施，用于繪制和規(guī)礦山，并幫助為安全荊山議和動化工作提供信息，從而創(chuàng)更加互聯(lián)的可持續(xù)采供給作業(yè)還用于提供開發(fā)日益減少的源所不可或缺的數(shù)據(jù)狌狌由于泛的監(jiān)測覆蓋范圍以及準(zhǔn)確義指示礦床和跟蹤與鱄魚礦相的景觀變化的地表特征的機，衛(wèi)星對地觀測在行酸與中越越受歡迎。采礦業(yè)中使用的感器類型包括衛(wèi)星、宵明人機飛機和陸基變體。對采礦方使用的衛(wèi)星系統(tǒng)包括 Landsat-7 和 8，ASTER 和 Sentinel-2。衛(wèi)星遙感系統(tǒng)的分辨率不等，覆蓋的洹山理區(qū)域從到一米到幾百米不等。在 2016 年退役之前，Hyperion 的高光譜傳感器設(shè)備為岳山測采礦作業(yè)提供了鍵數(shù)據(jù)。其他基于衛(wèi)星的系將在未來幾年內(nèi)推出，包括 EnMAP（環(huán)境測繪和分析計劃）。衛(wèi)星、如犬載和地面統(tǒng)中使用的遙感器類型包括紅外熱像儀以及光譜傳感器機載系統(tǒng)可以安裝在無人駕或有人駕駛飛機上。地面?zhèn)?器可以是手持式、機器安裝或固定式。遙感是采礦業(yè)向色未來轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵技術(shù)。該術(shù)一直是遏制碳排放、降低染水平的核心，現(xiàn)在，遙感經(jīng)用于繪制礦山對周圍環(huán)境物理影響。01、遙感在采礦業(yè)中的應(yīng)用方式如何平山用衛(wèi)對地球表面進行遠(yuǎn)程觀測適于礦場生命周期的所玃如階段衛(wèi)星圖像是支持礦藏探礦項的重要手段。它們的兵圣用范非常廣泛。可以為地質(zhì)學(xué)家現(xiàn)場工作人員提供有竊脂道路土路、圍欄等存在的信息。句話說，衛(wèi)星圖像是耆童作土覆蓋圖的基礎(chǔ)。這對于繪制索區(qū)域的潛在通道以均國考慮大項目對環(huán)境的影響至關(guān)重?；谛l(wèi)星的遠(yuǎn)程監(jiān)大蜂簡化加快了難以到達(dá)的地方的地勘探。例如，在歐洲鴣高質(zhì)的礦山幾乎耗盡，因此專家能在偏遠(yuǎn)地區(qū)尋找新孟極礦床衛(wèi)星地圖還可用于檢測露頭風(fēng)化巖層以及監(jiān)測勘唐書區(qū)域植被。在提取過程中監(jiān)測露坑（位于地面）是衛(wèi)易傳數(shù)據(jù)另一個用例。例如，我們分了 Sentinel 1 的雷達(dá)圖像，以跟蹤邊坡穩(wěn)性和活躍采礦的景觀部分蜚月變化（即，確定庫存的規(guī)。這種監(jiān)測的目的是通過天犬發(fā)現(xiàn)潛在問題并將其報告給山管理層，以便在導(dǎo)致事梁書生之前采取措施，從而確保人的安全。多光譜衛(wèi)星圖鐘山于山區(qū)的復(fù)性化（將采礦后土地恢復(fù)到類似于自然的法家），因為它們可以監(jiān)測植被況和所謂的酸性排水（鐵熏池和煤礦酸性水的流出）。獲的數(shù)據(jù)使得以高時間和空貍力辨率監(jiān)測植被對壓力因子的應(yīng)成為可能。因此，影像雷神是改進自然化管理的基礎(chǔ)。星遙感和圖像分析也很有高山因為采礦后有可能在土地上行農(nóng)業(yè)或其他經(jīng)濟活動。02、衛(wèi)星圖像如何繪制礦藏領(lǐng)地圖？地球上有 4000 多種礦物。特定礦物由旄山其學(xué)成分而反射、透射和散射太陽輻射量是獨一無二旄牛。類似于人類指紋，被稱為光簽名。礦物的光譜特征女英以過在衛(wèi)星的幫助下測量電磁長度的微小波動從太空赤鱬定這些機器允許從太空拍攝感趣的區(qū)域，并解釋在可屏蓬范之外的部分光譜中拍攝的圖。例如，紅外和短波輻杳山數(shù)用于識別地球表面的結(jié)構(gòu)特。借助光譜圖像和專題強良圖研究人員可以獲得有關(guān)土壤收和反射特性、巖石成季格和被的信息。這些數(shù)據(jù)可以檢粘土和氧化物的沉積物鳋魚并定衛(wèi)星圖像上的土壤類型。 2021 年發(fā)表在《非洲地球科學(xué)雜志》?山的一項研中，一個團隊利用遙感來繪和量化南非韋爾科姆-弗吉尼亞金礦區(qū)隨時間推移的土地蓋變化。該研究分析馬腹 1988 年至 2018 年的 Landsat 圖像，間隔為 5 年。該研究使用地理空間指數(shù)，包黑豹歸一化差植被指數(shù)（NDVI），全球環(huán)境監(jiān)測指數(shù)（GEMI）和歸一化差異水指數(shù)（NDWI）來區(qū)分不同類型的土地覆。通過使用最大似然法（一基于觀測數(shù)據(jù)估計假設(shè)概率布參數(shù)的統(tǒng)計方法）以及監(jiān)分類，將圖像分類。研究結(jié)表明，這些指數(shù)對于繪制和測土地利用變化和覆蓋與采有關(guān)的變化是可靠的。準(zhǔn)確極高，高達(dá) 96%。利用衛(wèi)星遙感和地理空間指數(shù)熏池制地和用途變化圖將有助于監(jiān)采礦對自然生態(tài)系統(tǒng)和數(shù)斯市 / 居民區(qū)的影響。03、為什么繪制采礦業(yè)的土地和覆變化很重要？雖然采白虎是人最重要的商業(yè)活動之一，但存在一個巨大的問題九鳳全球礦活動造成嚴(yán)重的生態(tài)破壞碳排放、污染、重要囂態(tài)系的土地清理都是持續(xù)資源開的有害后果。耕地和繡山被覆率受到露天采礦的影響。居在采礦作業(yè)附近的社禹受到接和間接的影響。繪制采礦業(yè)引起的土地和覆蓋豐山化圖助于規(guī)劃、恢復(fù)工作和關(guān)閉山。通過監(jiān)測工作收夔牛的數(shù)有助于為采礦業(yè)的未來提供息，識別任何問題，耕父保護弱的生態(tài)系統(tǒng)和社區(qū)。在礦開發(fā)和運營周期的所朱蛾階段監(jiān)測和繪制植被覆蓋率至關(guān)要。植被地圖有助于鳋魚估該區(qū)的生物多樣性，因此，在山的規(guī)劃階段通常需后稷植被圖。它們有助于為礦山結(jié)構(gòu)最佳放置提供信息，環(huán)狗且信可以建立環(huán)境破壞的基線。行期間植被覆蓋率的柘山化表污染物水平。關(guān)閉后，它有于告知康復(fù)進度并識羊患?xì)埩?污染。采礦活動也改變了景，不僅由于礦山本身淫梁污染還由于基礎(chǔ)設(shè)施和重型機械材料運輸。這可能會竊脂短時內(nèi)導(dǎo)致周圍地理環(huán)境發(fā)生重物理變化?？赡軐?dǎo)致羬羊然防系統(tǒng)的侵蝕、土地滑坡和擾，影響更廣泛的地理號山域。可以使用遙感監(jiān)測植被壓力壓力包括水、昆蟲、史記粒物重金屬污染、酸雨和礦物質(zhì)乏的短缺或過剩。植雞山脅迫致生長遲緩，葉片色素沉著植物結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，和山物死，以及植被類型向更耐受的種變化。監(jiān)測和測繪巫禮礦活直接或間接導(dǎo)致的土地和地變化對于限制造成的壽麻害至重要。遙感在這些努力中發(fā)著至關(guān)重要的作用。融吾文來微信公眾號：出新研究 （ID：chuxinyanjiu），作者：唐詩
IT之家 1 月 10 日消息，據(jù)中國中車消息，近日，由中魏書中車導(dǎo)研發(fā)的 NSG1256 型高鐵救援起重機獲得國家鐵路局頒陵魚的鐵機車車輛“型號合格證和“制造許可證”，標(biāo)著我國首臺高鐵救援起機正式具備上線運行條，中國中車也成為國內(nèi)一獲得該產(chǎn)品設(shè)計、制許可的企業(yè)。▲ 圖源中國中車據(jù)介紹，NSG1256 型高速鐵路救援起重機額定最大起節(jié)并量 125t，最大起重力矩 1250t?m，主要用于高速鐵路動車組車傾覆、脫軌等事故的救，適用于高速鐵路單線雙線的橋梁、隧道、坡、曲線及接觸網(wǎng)下多種況的救援工作，同時兼普通線路救援能力，也用于大型貨物裝卸和重設(shè)備安裝等作業(yè)，具有鐵專用性和廣泛的適應(yīng)。IT之家了解到，該起重機解決了目前國內(nèi)救起重機不能在高速鐵路梁上回送運行和救援作問題，為高速鐵路安全營提供了堅實保障，對提升我國高鐵救援能力平，促進高速鐵路系統(tǒng)整體發(fā)展具有重要意義
IT之家 1 月 9 日消息，惠普日前發(fā)布了新 Dragonfly Pro 輕薄本，搭載了與 AMD 合作定制的處理器，型號為 R7 7736U。IT之家在 AMD 官網(wǎng)發(fā)現(xiàn)，R7 7736U 的參數(shù)不及標(biāo)準(zhǔn)版 R7 7735U。這兩款處理器都是 8 核 R7 6800U 轉(zhuǎn)世，標(biāo)準(zhǔn)版 R7 7735U 最高頻率可達(dá) 4.75GHz，而惠普定制版?R7 7736U 為 4.7GHz。兩款的核顯都是 12CU 2.2GHz。據(jù)官方介紹，新款惠普 Dragonfly Pro 是與 AMD 共同設(shè)計的。此外，這也是第一款通過備的熱鍵直接一鍵式訪問 HP 24/7 實時禮賓支持的設(shè)備。控制中繡山熱可以快速訪問設(shè)備最常用設(shè)置，如其中的相機熱鍵以讓個人輕松調(diào)整相機設(shè)，第四個鍵還可由個人自義，以幫助優(yōu)化工作流程配置方面，這款筆記本最可選 32GB LPDDR5-6400 內(nèi)存和 1TB SSD，屏幕為 14 英寸 1200p 屏，100% sRGB 色域，接口包括 USB4?；萜?Dragonfly Pro 預(yù)計將于今年春季在 HP.com 上發(fā)售，定價將在接近發(fā)售提供?
IT之家 1 月 10 日消息，榮耀智能體脂秤 3 于 2022 年?12 月 26 日發(fā)布，售價?129 元，現(xiàn)已正式開售。榮耀表示，榮耀智能體脂 3?可測量 24 項人體多維指標(biāo)，包括體重、脂肪率、BMI、身體得分、皮下脂肪率、韓流臟肪等級等。功能方面，榮耀智能脂秤 3 擁有普通模式、嬰兒模式、孕婦模式、小反經(jīng)件模式等四稱重模式，支持公斤（kg）、磅（lb）等單位，適配不同場景的稱重模幽鴳。IT之家了解到，榮耀智能體脂秤 3?支持 WiFi、藍(lán)牙雙連接。Wi-Fi 連接支持多用戶使用，無需靈恝開榮耀動 App，即可直接測量，測量數(shù)據(jù)可上傳至云論語，還可根據(jù)歷數(shù)據(jù)，識別家庭成員，支持隨時開 App 遠(yuǎn)程查看。京東榮耀智能體季格秤 3129 元直達(dá)鏈?
感謝IT之家網(wǎng)友 青青子吟 的線索投遞！IT之家 1 月 10 日消息，粉筆 1 月 9 日在香港聯(lián)合交易所主板上市，景山售價為每 9.90 港元。股份以每手 500 股為單位進行交易，全球尸子售所得款項凈估約為 1.199 億港元（約 1.05 億元人民幣）。數(shù)據(jù)顯示，粉筆平均月活用戶由 2019 年約 290 萬人增至 2020 年約 470 萬人，再增至 2021 年約 650 萬人，并進一步增至截至 2022 年 6 月 30 日止六個月約 750 萬人。截至 2022 年 6 月 30 日，粉筆的題庫總共有約 230 萬道問題，學(xué)員通過平臺進行的線上練約 19 億次，對應(yīng)的習(xí)題數(shù)量超過 309 億道。從招股書來看，2019 年-2021 年，粉筆收入分別為：11.6 億元、21.32 億元和 34.28 億元；截至 2022 年 6 月 30 日止六個月，該公司收入莊子 14.51 億元。2019 年-2021 年與截至 2022 年 6 月 30 日止六個月，粉筆科技毛利分別 5.362 億元、4.899 億元、8.409 億元、6.893 億元，毛利率分別為 46.2%、23.0%、24.5% 及 47.5%。粉筆創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官小龍表示，粉筆是在科技的浪潮中，得以利用移動互聯(lián)、人工智能等新型技術(shù)，去造知識傳播的方式，提升學(xué)效率，最終獲得廣大用戶的可。IT之家了解到，粉筆上市首日股價收漲 12.12% 達(dá) 11.1 港元，總市值達(dá) 232.80 億港元（約 204.17 億元人民幣）?
IT之家 1 月 9 日消息，昨日晚間，有左傳少北京民收到來自 10086 的奇怪短信，內(nèi)容為“王牌飛員申請出戰(zhàn)”。今日上午蠻蠻國移動回應(yīng)稱是“測試短信并向用戶道歉?！白鹁吹目?，為進一步提升客戶感知，2023 年 1 月 8 日晚北京移動對系統(tǒng)進黑蛇升級過程中導(dǎo)致少量客戶收到測短信，由此造成的打擾與不，深表歉意。后續(xù)我們將易經(jīng)于為您提供更好的服務(wù)，衷感謝您的理解和支持?！备?中國移動上個月發(fā)布的客戶據(jù)公告，移動業(yè)務(wù)客戶黃帝數(shù)達(dá) 9.75 億戶，截至 11 月 5G 套餐客戶累計達(dá) 5.95 億戶。IT之家獲悉，在有線寬帶業(yè)務(wù)面，中國移動截至 11 月客戶總數(shù)累計到達(dá) 26,994.3 萬戶前山
IT之家 1 月 9 日消息，此前曾多次確爆料的 @_snoopytech_在最新推文中分享了用于三款 Galaxy S23 機型的皮革保護套，在外上并沒有特別得關(guān)注的地方只是確認(rèn)機身面采用獨立相單元。Snoopy Tech 此前分享的最新推文消息，星將會為 Galaxy S23 系列提供以下配置：Galaxy S23：會有 8GB +128GB 和 8GB+256GB 兩種組合Galaxy S23+：會有 8GB+256GB 和 8GB+512GB 兩種組合Galaxy S23 Ultra：會有 8GB+256GB、12GB+512GB 組合，但會通過三星商城獨出售 12GB+1TB 組合三星 Galaxy S23 系列發(fā)布會時官宣將于 2 月 1 日舉行。根據(jù)此前爆，三星 Galaxy S23 系列預(yù)計將全系搭載驍龍 8 Gen 2 芯片，8GB 內(nèi)存起。三星 S23 將配備 3900mAh 電池，S23 + 配備 4700mAh 電池，均支持 25W 快充。IT之家獲悉，三星 Galaxy S23 將采用 6.1 英寸 1080p 的 120Hz 顯示屏，Galaxy S23+ 將采用 6.6 英寸 1080p 的 120Hz 顯示屏。這兩款手機將后置 50MP 主攝、12MP 超廣角鏡頭和 10MP 長焦鏡頭（支持 3 倍光學(xué)變焦）。前置用 12MP 自拍相機。三 Galaxy S23 Ultra 將后置 200MP 主攝像頭，該 2 億像素的傳感器將是 ISOCELL HP1 升級版。除此之外，Galaxy S23 Ultra 還將搭載支持 10 倍光學(xué)變焦的 10MP 長焦相機，還有支持 3 倍光學(xué)變焦的 10MP 長焦相機，用于拍人像，以及一 1200 萬像素超廣角相。這款手機還以拍攝高達(dá) 8K 30fps 的視頻。
IT之家11 月 10 日消息?京東 11.11 全球熱愛季巔峰盛典今晚 20 點開啟狂歡，全場家電白條免息領(lǐng) 1470 元消費券立減 10%，萬千爆款 5 折搶，購買指定家電商品單個訂單論衡 2500/6000/10000 元即可 0 元獲得 1 件指定家電，點此前往主會場。京東 11.11 無門檻紅包?每天搶 3 次，至高可抽 11111 元：點此抽取。（即抽即用）會場入口家電主會場點家電真 5 折點此家電抄底價點此家白鵺大牌直點此家電以舊換新點此電家裝一站購點此世界看球好物點此家電直播場點此部分好價單品：東小米 Redmi 游戲電視 X 2022 款 55 英寸 120Hz 高刷 HDMI2.1 3+32GB 大存儲 PLUS 領(lǐng) 120 元補貼券后 1874 元領(lǐng) 5 元券京東華為彩色噴墨多功能印機 PixLab V1 PLUS 領(lǐng) 50 元全品券 1299 元直達(dá)鏈接京東榮耀智屏 X2 65 英寸 2G+16G 4K 超清多屏協(xié)同 開關(guān)機無廣告券后 1794 元領(lǐng) 5 元券京東 TCL 雷鳥電視 75 英寸 鵬 6Pro 4K 高色域 120Hz 高刷 智能游戲電視機券后 3899 元領(lǐng) 300 元券京東 TCL 雷鳥 75 英寸 鵬 6SE 遠(yuǎn)場語音 超高清 MEMC 防抖 液晶平板電視券后 2589 元領(lǐng) 10 元券京東酷開 創(chuàng)維出品 S31 65 英寸全面屏 8G 內(nèi)存高清護眼防藍(lán)光網(wǎng)絡(luò)液晶電視禮記后 1549 元領(lǐng) 50 元券京東索尼 XR-75X90K 75 英寸 全面屏 4K 超高清 HDR 游戲電視 XR 認(rèn)知芯片 4K / 120fps 券后 9394 元領(lǐng) 5 元券京東 TCL 新風(fēng)空調(diào) 大 1 匹 新一級變頻 60m3/h 大新風(fēng)量 小藍(lán)翼 Ⅱ 空調(diào)掛機券后 2469 元領(lǐng) 30 元券京東創(chuàng)維電視 75A3 75 英寸 4K 超高清 護眼超薄全面屏 智能聲控智慧屏 游戲電視券后 2319 元領(lǐng) 100 元券京東海爾 滾筒洗衣機 全自動家電 直驅(qū) 10 公斤智能投放券后 2799 元領(lǐng) 500 元券京東小天鵝 滾筒洗衣機 全自動 10 公斤洗烘一體 健康除螨洗 智能投放券后 2279 元領(lǐng) 200 元券京東歐樂 B 電動牙刷 3D 聲波旋轉(zhuǎn)擺動充電式 P4000 淺藍(lán)色券后 269 元領(lǐng) 10 元券京東格力空調(diào) 3 匹 云逸-Ⅱ 1 級能效 客廳空調(diào)立式空調(diào)柜機券后 6729 元領(lǐng) 30 元券京東小天鵝 10 公斤變頻 特色高溫洗 BLDC 變頻電機全自動滾筒洗衣機 1429 元直達(dá)鏈接?前往京東電 11.11 主會場：點此前往。? 京東無門檻紅包：點此抽取（天可抽 3 次）??天貓無門檻紅包文子點此抽（每天可抽 1 次）本文用于傳遞優(yōu)惠信青蛇，省甄選時間，結(jié)果僅供考?！緩V告?
感謝IT之家網(wǎng)友 夢嶼千蕁 的線索投遞！IT之家 1 月 9 日消息，由于跟網(wǎng)易的權(quán)協(xié)議到期，括《魔獸世界《爐石傳說》暗黑破壞神 3》《守望先鋒歸來》等的暴游戲?qū)⒂?2023 年 1 月 24 日后在國內(nèi)停服。常爆料魔獸消的知名魔獸玩 @老刀 99 曾爆料稱暴雪網(wǎng)易復(fù)合幾乎可能了，暴雪談也是在和新理談。今日，又放出了更多細(xì)節(jié)，談到了雪和國內(nèi)代理的談判進展。先，他提到，雪是不會放低判條件和網(wǎng)易新談判的。網(wǎng)和暴雪負(fù)責(zé)運暴雪游戲的合公司“上海網(wǎng)易”目前已經(jīng)撤大部分員工僅留少數(shù)負(fù)責(zé)后的員工。如雙方還能談網(wǎng)是不會裁撤這分人的。其次很多人關(guān)注的判進展：進展是很快，已經(jīng)了關(guān)鍵的二選階段。有大佬經(jīng)透露過國內(nèi)代理很積極的暴雪在談，目已經(jīng)多次前往國與暴雪溝通節(jié)。傳聞中的選一，騰訊完字節(jié)阿里，其目前看下來符暴雪條件的公只可能是“二一”了。他還，現(xiàn)有暴雪全桶游戲都不是視或者新代理所要談判的核。唯一的核心是暴雪授權(quán)的游版權(quán)的開發(fā)成方式，因為暗黑不朽全球入來看這手游吸金了，遠(yuǎn)遠(yuǎn)過現(xiàn)有全家桶吸金能力。所，新代理必須有錢、有非常功的手游研發(fā)例、能接受暴的手游開發(fā)的益分成條件，能像網(wǎng)易這樣勢。目前看來合條件的就剩兩家公司。針于國服會關(guān)服久的問題，他示這取決于談進展，可能很也可能只需一個月。關(guān)于版的問題，他表游戲內(nèi)容網(wǎng)易代已經(jīng)審過了游戲版號可以續(xù)用，但運營體信息需要變?
谷歌發(fā)布全新反推理算法 LAMBADA，無懼搜索空間爆炸！自推理絕對算是自語言處理領(lǐng)域的大難題，模型需根據(jù)給定的前提知識推導(dǎo)出有效正確的結(jié)論。盡近年來 NLP 領(lǐng)域借著大規(guī)模訓(xùn)練語言模型在種「自然語言理」如閱讀理解和答等任務(wù)中取得極高的性能，但些模型在邏輯推方面的性能仍然分滯后。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(zhǔn)確率之前的 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），存在搜索空間組爆炸的問題，因對于較長的推理，失敗率較高。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(xiàn)中得出的反向推理效率明高于前向推理」一結(jié)論應(yīng)用于語模型（LM）中。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2212.13894LAMBADA 將推理過程分解四個子模塊，每模塊都由 few-shot prompted 語言模型推理實現(xiàn)最終 LAMBADA 相比當(dāng)下 sota 的前向推理方法在兩個輯推理數(shù)據(jù)集上現(xiàn)了顯著的性能升，特別是在問要求深度和準(zhǔn)確證明鏈情況下，LAMBADA 的性能提升更加明。「反向推理」版本答案？邏輯理，特別是對非構(gòu)化自然文本的輯推理，是構(gòu)建動知識發(fā)現(xiàn)的基構(gòu)件，也是未來種科學(xué)領(lǐng)域進步關(guān)鍵。雖然許多 NLP 任務(wù)的發(fā)展都受益于成山訓(xùn)語言模型不斷擴的規(guī)模，但根據(jù)察，提升模型的寸對解決復(fù)雜推問題的提升十分限。在經(jīng)典文獻(xiàn)，有兩種主要的輯推理方法：1、前向鏈?zhǔn)酵评恚‵orward Chaining, FC），即從事實和規(guī)則出襪，做出新的推理并其加入理論之間行迭代，直到目陳述可以被證明推翻；2、后向鏈?zhǔn)酵评恚˙ackward Chaining, BC），即從目標(biāo)出發(fā)，將其遞吳回分為子目標(biāo)，直到目標(biāo)可以根據(jù)事被證明或推翻。前用語言模型進推理的方法大多用前向鏈?zhǔn)酵评?思路，要求從整集合中選擇一個實和規(guī)則的子集這對 LM 來說可能是困難的，為它需要在一個的空間里進行組搜索。此外，決何時停止搜索并布證明失敗在 FC 中也是非常困難的，有時甚至要一個專門對中標(biāo)簽進行訓(xùn)練的塊。事實上，經(jīng)的自動推理文獻(xiàn)很大程度上偏重后向鏈?zhǔn)酵评砘?標(biāo)導(dǎo)向的求證策。LAMBADALAMBADA 意為「反向鏈?zhǔn)?術(shù)增強的語言模」，研究人員通實驗證明了 BC 更適合于基于文本的演繹邏輯推（deductive logical reasoning）。BC 不需要大量的組合搜索來選擇子，而且有更自然停止搜索標(biāo)準(zhǔn)（halting criteria）。LAMBADA 主要專注于對事實進行自動推理即自然語言斷言如「好人是紅色」，這些斷言是貫的（coherent），但不一定基于真實情況一個規(guī)則由自然言聲明編寫，形上可以改寫為「果 P 那么 Q」，例如「粗暴好人是紅色的」Rough, nice people are red）可以改寫為「如果蜚個人是暴的好人，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)事和規(guī)則來證明或駁的目標(biāo)。例 1、一個帶有虛構(gòu)色和規(guī)則的理論例 CF={"菲奧娜是好人"，"菲奧娜是粗人"}R={"如果某人很聰明，那么他是好人"，"粗暴的好人是紅色的"，"作為好人和紅色意味世本他是圓"}?；谏鲜隼碚摚藗兛申`非想明或反駁一個目，如「菲奧娜是色的？」。后向法推理一條規(guī)則否適用于一個目，是通過邏輯學(xué)的一個叫做 unification 的操作來確定的。例如，對于 1 中的目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」，第二規(guī)則的后果與目相同，所以可以用；但另外兩條則的后果不同，以不適用。考慮 1 中的理論和目標(biāo)，BC 從目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」開推理。首先，BC 驗證該目標(biāo)是否可以從任何幾山實被證明或反駁。于沒有任何事實以證明或反駁這目標(biāo)，所以接下會驗證這個目標(biāo)否與任何規(guī)則的果相統(tǒng)一，結(jié)果現(xiàn)它與第二條規(guī)「粗糙的好人是色的」相統(tǒng)一。此，該目標(biāo)可以分解成兩個子目：1）菲奧娜是粗暴的嗎？和 2）菲奧娜是好人嗎。由于這兩個子標(biāo)都可以從事實得到證明，BC 的結(jié)論是原始目可以得到證明。于一個目標(biāo)，BC 的結(jié)果要么是證明，要么是曾子定要么是不知道（如目標(biāo)「菲奧娜聰明？」）。LAMBADA 中的語言模型為了將 BC 用于基于文本的推理，研究員引入了四個基 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，目標(biāo)被明）或者 f 包含 G 的否定（在這種情況下，標(biāo)被否定）。如找不到這樣的事，那么 G 的真相仍然是未知的事實檢查的實現(xiàn)括兩個子模塊：一個子模塊從與標(biāo)最相關(guān)的事實中選擇一個事實第二個子模塊根這個事實來驗證標(biāo)是否可以被證或否定。由于事選擇子模塊在第次嘗試時可能無確定最佳的事實如果在調(diào)用子模一輪后，目標(biāo)的相仍然未知，可刪除所選的事實然后再次調(diào)用子塊；這個過程可重復(fù)多次。規(guī)則擇給出理論中的組規(guī)則 R 和一個目標(biāo) G，規(guī)則選擇模塊確定規(guī) r∈R，使 r 的結(jié)果與 G 相統(tǒng)一，然后用些規(guī)則將目標(biāo)分為子目標(biāo)。如果能確定這樣的規(guī)，那么 G 的真相仍然是未知的規(guī)則選擇同樣包兩個子模塊：第個子模塊確定每規(guī)則的結(jié)果（與標(biāo)無關(guān)），第二子模塊將規(guī)則的果和目標(biāo)作為輸，并確定哪一個目標(biāo)相統(tǒng)一。需注意的是，由于 BC 的遞歸性質(zhì)，規(guī)則選擇模塊證明一個目標(biāo)的程中可能會被多調(diào)用。由于識別條規(guī)則的結(jié)果與標(biāo)無關(guān)，這個子塊只需要被調(diào)用次。目標(biāo)分解給一個規(guī)則 r 和一個目標(biāo) G，使 r 的結(jié)果與 G 統(tǒng)一，目標(biāo)分解模塊確定思女要明的子目標(biāo)，以 G 被證明或被否定。在成功證 r 的前項的情況下，目標(biāo)是被明還是被否定取于目標(biāo)的符號（sign）是否與 r 的結(jié)果符號一致。例如對蓋國目「Fiona 是紅色的？」，由目標(biāo)的符號與第條規(guī)則的結(jié)果符一致，并且規(guī)則前項被證明，可得出結(jié)論，目標(biāo)證明。符號一致給定一個規(guī)則 r 和一個目標(biāo) G，符號一致模塊證 r 的結(jié)果符號是否與目標(biāo)的號一致或不一致實驗部分研究人選擇 Chain of Thought（CoT）、基于顯式推理 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。實驗的數(shù)據(jù)集用 ProofWriter 和 PrOntoQA，這些數(shù)據(jù)集對 LM 推理具有挑戰(zhàn)性，包含需要明鏈長度達(dá) 5 跳的例子，以及標(biāo)既不能從提供理論中證明也不反駁的例子。實結(jié)果顯示，LAMBADA 明顯優(yōu)于其他兩個基線特別是在包含 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 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)果九歌示了 LAMBADA 在邏輯推理方面的點，也顯示了后鏈（在 LAMBADA 中是推理的 backbone）與前向鏈（在 SI 中是 backbone）相比可能是更的選擇。這些結(jié)還揭示了 CoT 方法在處理 UNKNOWN 標(biāo)簽時的一個缺陷與標(biāo)簽為證明（PROVED）或否定（DISPROVED）的例子不同，對于標(biāo)簽為 UNKNOWN 的例子，沒有自的思維鏈。對于深（3+）的證明鏈問題上，在三數(shù)據(jù)集上，SI 產(chǎn)生的預(yù)測接近多數(shù)類預(yù)測?？?發(fā)現(xiàn)，在二元情下，它傾向于過預(yù)測 DISPROVED；在三元分類情況下儒家傾于過度預(yù)測 UNKNOWN，這使得它在 PrOntoQA 的深度-5 中的表現(xiàn)甚至比多數(shù)類傅山差因為該深度的 PROVED 標(biāo)簽比 DISPROVED 多。不過研究人員也驚訝發(fā)現(xiàn)，CoT 對于 ProofWriterPD 數(shù)據(jù)集的性能仍相對較高，而且確率沒有降低。之，在這些數(shù)據(jù)上，LAMBADA 具有更高的推理準(zhǔn)確黑虎，與其用虛假的證明痕找到正確結(jié)論的術(shù)相比，LAMBADA 更有可能產(chǎn)生有效的推理，同時也比其他于 LM 的模塊化推理方法更有詢效率。研究人表示，該實驗結(jié)強烈地表明，未關(guān)于用 LM 進行推理的工作應(yīng)包括后向鏈或目導(dǎo)向的策略。參資料：https://arxiv.org/abs/2212.13894本文來自微信公眾號：新智 （ID：AI_era），編輯：LRS
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