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故事通行证指南 ✨ 跟随我们的最新攻略,踏入故事通行证的暗影之境… ✨探寻被遗忘的篇章,完成遍布王国的诡异任务,逐步接近全新传奇角色——莱奥塔夫人本人。这份指南将为你提供打造连幽灵公馆都永难忘怀的传奇故事的钥匙。🔮🕯️故事通行证专属奖励一览 免费故事通行证: - 莱奥塔夫人角色 高级故事通行特享: - 幽灵薄荷奶昔摊 - 棺材长椅 - 通灵圈景点 - 螺旋莱奥塔主题装饰故事通行证是一项限时活动,您可以通过推进精彩的互动剧情,解锁全新故事细节与珍贵奖励其中更包含一位全新的传奇角色!新的故事通行证奖励分为免费与高级两条路线。免费故事通行证奖励:棺材休息座(装饰物)莱奥塔夫人(角色)高级故事通行证奖励:布-薄荷奶昔摊(专卖店)螺旋莱奥塔夫人(角色皮肤/变体)通灵圈景点(建筑)因此,若要获得所有独家奖励,包括螺旋莱奥塔夫人和降神会圆圈,您需要购买高级故事通行证。如何推进故事通行证进度? * 完成任务 * 派遣角色进行活动 * 收集免费指南针 在以下途径获取额外指南针宝箱: * 高塔活动里程碑与排行榜奖励 * 梦幻国度任务奖励如何体验故事章节?故事章节是包含对话的特殊场景,能够展现特定角色的关键故事片段。每个章节将在特定等级解锁,且仅在活动期间可供阅读。部分章节包含会影响故事走向的选择项。一旦做出选择,将无法更改。您可以重新观看已完成的章节,但无法修改已作出的决定。什么是高级故事通行证? 这是一项可选升级,可解锁额外奖励、专属装饰物和售货亭、高级故事选项,以及一项终极额外奖励——为主角设计的独特服装及个人材料。 您也可以使用宝石解锁高级故事选项,但将无法获得专属的高级奖励。 #迪士尼梦幻王国#
登录游戏无法加载最新存档iOS Game Center iOS玩家很久没登录,重新登录游戏可能遇到的最新存档没有被加载的问题的临时解决办法希望小伙伴们都能找回自己的存档。 如果你期间换过设备,或者格式化过手机,登录游戏后遇到没有加载最新存档的问题,可以尝试这样操作: 1. 立即调整为飞行模式或断网,大退(上划游戏界面杀掉进程),退出游戏 2. 检查网络链接,确保手机的流量打开,这里建议使用4G/5G,确保网络畅通 3. 检查设备icloud,登录为,旧账号appid 4. 检查Game Center登录为,旧账号appid 5. 检查App Store 媒体与购买项目,登录旧账号appid 6. 以上检查,准确无误后,点击游戏图标,进入游戏,不要关闭屏幕,不要切换到其他APP。 7. 进入游戏后,先不要进行任何操作任何,等待10~30秒,观察是否弹出身份验证,如果弹出,直接点击提交即可。 8. 之后观察是否弹出同步对话框,如果弹出,观察右侧🫱的存档(云端)是否为最新,选择右侧存档,即可。 9. 如果没有弹出对话框,断开网络,然后大退游戏,再重复一遍 #6和 #7 。 10. 如果还是没有弹出同步对话框,如果有备用设备,就换个设备重复 #2 ~ #7 。 ------ 如果以上方式都尝试过,还是没有弹出同步对话框,那么只能联系客服了。 怀疑短期内官方应该会有备份,你可以试试提交一个表单问问(http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fdmkguide.cn%2Fcc&urlrefer=6cc6f849f3a55d9a3a7bffca6b62413e如果无法打开,请粘贴贴到浏览器中打开), 或者点击游戏主页右上角三道杠,点击页面最下面的“联系客服”按钮在线联系客服。 为了方便快速找回您的游戏存档,联系客服时请提供 1. 你最后的游戏时间。 2. 你的游戏userid 3. 你的游戏服务器名: chn 或 gold1234 #迪士尼梦幻王国# #北川先发,BLG首秀交手北美100T#
OpenAI的新论文,为什么被业内嘲讽 OpenAI 新论文把“幻觉”甩锅给评测机制:考卷只认“猜对”,不认“不敢说”,逼得模型瞎蒙。业内却集体翻白眼——观点不新鲜、实验太初级,被批像给 GPT-5 低幻觉性能打软广。当学术变成营销话术,真正该回答的问题是:我们到底想要一个“不确定就闭嘴”的保守答案机,还是敢想敢错的智能体? 近期,OpenAI 发布了一篇新论文《 Why Language Models Hallucinate 》,指出当前大模型幻觉的主要来源,引发了广泛关注。他们给出了一个简洁却颠覆性的解释:大模型之所以出现幻觉,并非由于模型架构的失灵,而是当前技术社区的训练与评测机制倾向于奖励猜测,并且惩罚承认不确定的行为,迫使模型在高度不确定时,也倾向猜测性作答以博取准确率分数。换句话说,大多数评估基准采用一种 “ 应试考试 ” 的方式,迫使大语言模型成为 “ 应试者 ”,不管是选择题、填空题还是解答题,如果不知道正确答案,那就猜一个甚至蒙一个,这样在概率上也比不答分数高。预训练层面上,大模型通常只接触正面示例,也就是给定提示词,然后接着输出完整的回答,没有在这个过程中接触任何拒绝回答的示例,所以自然学不会这种拒绝回答的行为。OpenAI 拿自家模型举了一个例子,在 SimpleQA 基准中,旧模型 o4-mini 相比新模型 GPT-5-thinking-mini 准确率略高( 22% vs. 24% ),但也有高得多的错误率( 75% vs. 26% ),因为它更少 “ 弃答 ”。OpenAI据此主张:在往后的评估基准中,应对高自信的错误施以惩罚,并为恰当的不确定表达给出适当分数,使激励从 “ 大胆猜 ” 转向 “ 知之为知之 ”,改变主流排行榜长期以 “ 准确率 ” 一项称王的局面。可以说,这篇研究是在把 “ 幻觉 ” 从工程缺陷转化为技术社区的 “ 激励设计 ” 问题。如果真的往这个方向发展,以后真正值得关注的,将不再是谁的准确率小幅上涨,而是谁愿意重写评测与产品规则,让模型在不确定时自然地说:“ 我不知道 ”。技术社区对该话题讨论热烈,其中对论文的诟病也不少。有人认为这篇论文既不新颖,水平也不高,即相关研究早已经出现,并且这篇论文的技术水平更像是初级研究人员写出来的。纽约大学数据中心助理教授 Ravid Shwartz Ziv 直言这篇论文更像是一场营销,而不是研究。有人指出,问题的核心其实在于,幻觉的概念实际上到现在为止都还没有被严格地定义。虽然已有不少研究指出了幻觉的可能原因,例如模型过度自信、解码随机性、滚雪球效应、长尾训练样本、误导性对齐训练、虚假相关性、曝光偏差、逆转诅咒以及上下文劫持等,但这些方法毋宁说是一种幻觉的分类。幻觉的本质,或许可以用一个很简单的例子来说明。以机器学习中的曲线拟合为例,假设下图的数据点是被用于训练的事实,我们需要拟合一条曲线来对数据进行回归,使其能够准确地预测新数据。这条曲线,代表的就是模型。严格意义上来讲,不存在唯一正确的模型。因为每一种模型都具备不同的拟合度和泛化性,也都有各自的适用场景。比如上图中最右边的复杂曲线拟合度更强甚至过拟合( 训练数据准确率高 ),但泛化性弱( 测试数据准确率低 );最左边的简单曲线拟合度更弱甚至欠拟合( 训练数据准确率低 ),但泛化性强( 测试数据准确率高 )。 不同曲线,可以生成不同的新数据。而任何曲线,生成的不同于训练数据的新数据,都有可能是错的,也就是都有可能是幻觉。至于幻觉的确认,原则是只能与现实进行直接对比校验,其它方式都是间接性的。而且,机器学习或大语言模型其实都不擅长分布外泛化,也就是其泛化能力更多是在已有观测点的范围内估计未知值。 近期的理论研究比如 2024 年发表的论文《On the Limits of Language Generation: Trade-Offs Between Hallucination and Mode Collapse 》形式化地阐述了一致性( 避免无效输出 )和广度( 生成多样化、语言丰富的内容 )之间的内在权衡。这些研究表明,对于广泛的语言类别,任何在其训练数据之外进行泛化的模型,要么会产生幻觉,要么会遭遇模式崩溃,无法生成所有有效的响应。 所以,如果保证训练数据和测试数据( 或实际应用数据 )在大致相同的数据分布范围内,并且模型是过拟合的,基本能保证很低的错误率或幻觉率。 假设 “ 低幻觉 ” 大模型发展成了这个样子,那其实它基本上就是更高效地串联已知事实点、知识点的自然语言搜索引擎而已。 #chatgpt#
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