羊头牛身凤爪兽 羊头牛身凤爪兽
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这两编剧只是替罪羊 真正的幕后黑手是马丁,我原先一直怀疑这么多年了,就剩下最后两卷咋就写不出来了呢?不合情理啊!看了第六集大结局瞬间明白。一切全是马丁搞的鬼。第六卷和第七卷肯定已经写完了,但马丁害怕结局引起粉丝怒骂,不敢发表出来,只能采取曲线救国,只给两二货编剧一个大致的走向和模糊的结局,让两二货编剧先冲上去投石问路,探探观众反响,一旦得到大家一致称赞表扬热捧,就很快推出新卷,反之,得到一片怒火狂喷大骂,则闷声修改。反正他没有正式发表,完全可以将责任一股脑的推到两二货编剧身上,来保全自己。并且有两个铁证确凿的证据能证明。第一个就是以前美剧迷失大结局时,马丁就和迷失的编剧网上互骂过,说迷失结局太垃圾,烂尾,说若是自己做编剧绝不会这样,现在轮到他马丁自己了,事实打脸了,换他也一样,这说明不要轻下断言,说别人都很爽,其实换自己也许还不如别人。 第二个就是还是马丁自己打脸,关于一个非常经典的小说规律,这是一位别马丁更有资格更有声望的前辈总结出来的一个普遍适用一切小说的经典定律,意思是大结局应以符合大多数大众盼望口味的欢喜方式收场,马丁死不服气,一直和这位前辈杠着干,说自己绝不按照这个定律写,看看又一次被打脸了。其实人家那个定律经过几十年的实践证明还是很有道理的。不能说你对其反感就要说人家的差不如你。很多情况需要具体对待。所以说马丁才是现在烂尾的根本原因,他是指挥,那两二货是枪🔫,他让咋干就咋干,谁敢不听他的呢?如此垃圾的结局,马丁,二db,甚至hbo都有责任,难辞其咎。看吧,很快美国权游粉反对的就会超过千万人数了。
理性探讨琼恩该不该说出秘密 最近网上有种说法,是以琼恩没有对龙妈发誓保证不说出去为由,为琼恩的泄密行为找借口。我认为这很值得探讨一翻。反向思维一个问题,难道说琼恩没发过誓就可以说出去吗?我觉得需要结合前后全面考虑。虽然剧里没演示琼恩发过誓,但前面却有过琼恩发誓效忠龙妈,奉龙妈为女王,这可是真实的。请每个人自问自己,当你向某人效忠后,你会不考虑他(她)的利益和感受吗?就比如你当某人是你的领导,某人或者是你的父母,妻子,朋友,同事等等,而这个领导又为了救你帮你损失惨重,赔钱赔命,为你不惜一切代价后,仅仅是求求你替自己保守一个不会伤害他人的秘密,你会铁石心肠拒绝吗?即使你没有嘴上口头发誓,但换作是你,任何一个人,你真的会冷酷无情绝情绝义,铁石心肠的说出去吗?我想只要他是一个人类的话是不会那么做的,除非他是个**。 回过头来再分析琼恩必须要说出去的动机。还是网上某种说法,以能够恢复奶德荣誉为借口,好吧,在这里,这算得上一个冠冕堂皇的借口了,但是仔细分析后发现一个问题,就算是为了奶德的荣誉,可是奶德被世人误解不是今天明天这几天的事吧?而是被世人误解了很多年了,你早一天晚一天说有何差别呢?又不是你今天说了,奶德就能复活对不对啊?你本可以迟些日子等龙妈平定君临后有的是时间和三傻说吧?但你这急可可一分钟也不等的秒速说出去,把你要效忠的女王置身刀山火海风口刀尖上,你难道是刚刚断奶的三岁小孩子吗?你着的哪门子的急呢?这符合曾经当过的守夜人军团总司令身份吗?作为总司令考虑事情哪能这么不周全?又或者你根本就是包藏祸心欲自己登基君临天下故意陷害龙妈? 想来想去,琼恩的叛变泄密处处凸显“牵强”两字,最后只得出一个结论,就是两二货编剧的梗。 还有三傻处处和龙妈做对,有个视频讲某权游粉从四个方面深度分析,得出结论根本毫无理由三傻莫名其妙的处处做对龙妈,最后还是一个结论,两二货编剧强行狗带。
这个最新好消息你们肯定还不知道 老🐎要和老毕联手了😄 SpaceX又有新计划,准备打造太空旅舍,太空旅游即将实现 奇点先驱 百家号01-16 15:17 关注 SpaceX是一家备受瞩目的太空探索公司,它之所以备受人们关注,主要是因为它常给人们“画饼”。太空探索公司还推出了绘画业务?当然不是!这里的“饼”指的是已被提出或已被列入规划但还未被实践的项目。在众多“画饼”中,较吸引人的是SpaceX推出的太空私人火箭计划及太空私人旅馆计划。 在很多人眼中,SpaceX是一个不折不扣的土豪公司,公司资产雄厚到常人难以想象的地步。同时,它也是一家实力雄厚的、专注于航天领域的商业化太空探索公司。 早在2012年,SpaceX便被认定为合格的“太空配送员”,公司常会接到将部分货物或器械运往国际太空站的任务,这为公司发展私人航天项目奠定了基础。 早前,在接受媒体采访时,SpaceXCEO、星球旅行“发烧友”埃隆·马斯克表示,将人类送往太空是公司下一个着重发展的项目,帮助更多普通人进入太空,不管是对于个人而言还是对于人类种族而言都有巨大好处。 如今,私人火箭项目还未正式开启,公司高级管理团队又萌生了一个新的想法,他们计划与有实力的国际公司合作,联合打造一艘适合人类居住的太空飞船,仿佛在告诉世界级的富豪们,只要你足够富有,不管想漫看星辰大海还是想手摘星辰,SpaceX都能帮你实现。 据公司技术人员透露,SpaceX建造的太空居室是以BA-330飞船为基础,经过一系列改造而建成的。飞船舱内面积约是330平方米,可容纳至少6人。飞船内设有隔间,看起来低调且温馨,同时,飞船内摆有各种用品,可满足乘客基本生活需求。 另外,BA-330为充气型飞船,重量较轻,安全性较高。值得一提的是,BA-330内还设有四扇落地型窗户,乘客可通过透明窗户观赏太空美景。未来,若SpaceX正式推出太空旅馆项目,而你也正好拥有大笔财富,你是否愿意搭乘太空飞船,到太空中欣赏不一样的美景呢?
火星上洞察号开始干活了,将“锅盖”放入地面聆听火星内部响动 有趣探索 百家号12-21 10:39 关注 趣味探索讯 在火星极乐世界享乐了多日的洞察号终于开始干活了,已在火星上练习和测试了快一个月的机械臂终于做了第一件非常有价值的事,将在甲板上存放多日的铜黄色“锅盖”放到了松软的火星地面。 当然铜黄色“锅盖”内保存的并非是美味盛食,而是一个精密的地震计。这也是自人类探索外太空以来,第一次将地震计放置到另一颗星球上。尽管这只是洞察号机械臂的一个简单动作,只是将地震计轻轻放在一个距离洞察号1.636米远的地面。但却圆满地完成了人类一项伟大探索任务。 正如1969年登月第一人阿姆斯特朗所说名言那样:这是我个人的一小步,但却是人类的一大步。在地外行星上放置一个地震计看似简单,实际上意义非常深远,它将成为人类探索地外行星一个新的里程碑。 来自机械臂上仪器部署摄像机拍摄图像显示,火星极乐世界的地面看起来是那么的平静,棕色浮土配着零星碎石正沐浴在微弱的黄昏光线中,孤零零的洞察号将会在这样一个世界安度余生,铜黄色“锅盖”依然反射着明亮的光芒。 荒芜的火星既没有活火山,表面也没有明显地震,那么这个地震计能起到什么作用呢?这个精密无比地震计就像是一只灵敏大耳朵贴着火星地面,随时聆听来自火星内部的响动,即地震波。通过分析地震波是如何穿透行星内部,科学家们就可以推断出火星内部的深度和成分。不过可能要等上一年后才会取得一定研究成果。 洞察号项目负责人汤姆霍夫曼开玩笑地说,洞察号将地震计安全地放入到火星地面这将是一个很棒的圣诞礼物。科学家就是科学家,果然想法与常人有所不同,没想到这也能成为科学家们最好的圣诞礼物。 作者:小木,审核:天涯
火星上洞察号开始干活了,将“锅盖”放入地面聆听火星内部响动 有趣探索 百家号12-21 10:39 关注 趣味探索讯 在火星极乐世界享乐了多日的洞察号终于开始干活了,已在火星上练习和测试了快一个月的机械臂终于做了第一件非常有价值的事,将在甲板上存放多日的铜黄色“锅盖”放到了松软的火星地面。 当然铜黄色“锅盖”内保存的并非是美味盛食,而是一个精密的地震计。这也是自人类探索外太空以来,第一次将地震计放置到另一颗星球上。尽管这只是洞察号机械臂的一个简单动作,只是将地震计轻轻放在一个距离洞察号1.636米远的地面。但却圆满地完成了人类一项伟大探索任务。 正如1969年登月第一人阿姆斯特朗所说名言那样:这是我个人的一小步,但却是人类的一大步。在地外行星上放置一个地震计看似简单,实际上意义非常深远,它将成为人类探索地外行星一个新的里程碑。 来自机械臂上仪器部署摄像机拍摄图像显示,火星极乐世界的地面看起来是那么的平静,棕色浮土配着零星碎石正沐浴在微弱的黄昏光线中,孤零零的洞察号将会在这样一个世界安度余生,铜黄色“锅盖”依然反射着明亮的光芒。 荒芜的火星既没有活火山,表面也没有明显地震,那么这个地震计能起到什么作用呢?这个精密无比地震计就像是一只灵敏大耳朵贴着火星地面,随时聆听来自火星内部的响动,即地震波。通过分析地震波是如何穿透行星内部,科学家们就可以推断出火星内部的深度和成分。不过可能要等上一年后才会取得一定研究成果。 洞察号项目负责人汤姆霍夫曼开玩笑地说,洞察号将地震计安全地放入到火星地面这将是一个很棒的圣诞礼物。科学家就是科学家,果然想法与常人有所不同,没想到这也能成为科学家们最好的圣诞礼物。 作者:小木,审核:天涯
人类没法下了!DeepMind贝叶斯优化调参AlphaGo, 新智元报道 来源:arxiv 编译:大明 【新智元导读】AlphaGo的开发和运行涉及海量数据的多次调参,由于数据规模和复杂度的要求,采用手动调参估计需要8.3天。研究人员使用贝叶斯优化作为自动调参解决方案,效果明显,自对弈测试中的胜率从50%提高至66.5%,这下人类更没法下了。 在AlphaGo的开发过程中,它的许多超参数都经过多次贝叶斯优化调整。这种自动调参过程使其棋力显著提高。在与李世乭的比赛之前,我们调整了最新的AlphaGo的参数,并在自弈对局测试中将胜率从50%提高到66.5%。 这个经过调整的版本在最后一局比赛中应用。当然,由于我们在开发周期中多次调整AlphaGo的参数,因此实际上的棋力提升效果更为明显。我们希望这个案例研究将引起围棋爱好者的兴趣,同时也为贝叶斯优化相关从业者提供一些见解和灵感。 为什么AlphaGo调参用贝叶斯优化?手动调参需要8.3天 在AlphaGo的设计和开发过程中,贝叶斯优化作为一项常规方式,经常对AlphaGo超参数进行调整,提升棋力。特别是,贝叶斯优化成为AlphaGo与李世乭引人注目比赛中的重要因素。 AlphaGo的运行可以用两个阶段来概括:神经网络训练和蒙特卡罗树搜索(MCTS)。其中每一个阶段都存在许多超参数。我们主要注意调整与游戏相关的超参数。 我们之所以这样做,是因为掌握了性能强大的神经网络的调节策略,但是在游戏过程中如何调整AlphaGo的人类知识较少。我们对AlphaGo的许多组件进行了元优化。 值得注意的是,我们调整了MCTS超参数,包括管理UCT勘探公式,节点扩展阈值,与MCTS分布式实施相关的几个超参数,以及快速推出和快速推出之间选择公式的超参数。每次移动的价值网络评估。我们还调整了与策略和价值网络评估相关的超参数。 最后,我们对一个公式进行了元优化,以确定游戏过程中每次行棋的搜索时间。根据调整任务属性不同,要调整的超参数的数量从3到10不等。 图1:在前6次迭代中使用高斯过程(GP)和预期改进获取(EI)函数的贝叶斯优化的一维化表示。上图所示为GP的均值(蓝色)和真正的未知函数(红色)。在查询点附近,不确定性降低。下图为EI采集函数及其建议的下一个查询点。 在应用贝叶斯优化之前,我们尝试使用网格搜索来调整AlphaGo的超参数。具体来说,对于每个超参数,我们构建了一个有效值网格,并在当前版本v和固定基线v0之间运行自对弈。对于每个值,我们运行了1000局对局。 这些对局中每次行棋的时间固定为5秒。进行一场对局大约需要20分钟。通过使用400个GPU将游戏与几个工作者并行化,大约需要6.7小时来估算单个超参数值的胜率p(θ)。 如果要进行6个超参数的优化,每个参数取5个可能的值,总共需要8.3天。如此高的调参成本是我们采用贝叶斯优化的重要原因。 图2:最左边三个图:估计三个单独超参数的胜率的后验均值和方差,同时修复剩余的超参数。垂直条所示为固定的参考参数值。最右边的图:两个超参数的后验均值,表示这些参数之间的相关性 我们使用改进版的Spearmint进行输入变形,进行贝叶斯优化。超参数调整过程可由算法1表示(下图)。 图3:作为优化步骤函数的观察值和最大预期胜率的典型值 实验方法和测试任务 任务1:调整MCTS超参数 我们优化了MCTS超参数,用于管理UCT勘探公式、网络输出回火以及快速输出值和网络输出值之间的混合比。要调整的超参数的数量从3到10不等。 AlphaGo的开发涉及许多设计迭代过程。在完成AlphaGo版本开发之后,我们通过贝叶斯优化和自我对弈对其进行了改进。在每次设计迭代开始时,胜率为50%。然而,通过调整MCTS超参数,在与李世乭比赛之前的两次设计迭代中,胜率增加到63.2%和64.4%(即Elo分数提高了94、103分)。 重要的是,每次我们调整版本时,所获得的知识(包括超参数值)都会传递给下一版本AlphaGo的开发团队。在与李世乭的比赛结束后,我们继续优化MCTS超参数,继续增强AlphaGo的棋力。 任务2:调整面向快棋的AlphaGo用于数据生成 我们运行了行棋时间很短的自弈对局,来生成策略和价值网络的训练数据集,与常规行棋时间对局不同,快速对局每步棋限时0.25秒。 AlphaGo在各种版本上的改进取决于这些数据集的质量。因此,快速的数据生成必须尽可能具备强大性能。在这个特殊的时间设置下,最佳的超参数值会发生很大变化,如果没有适当的先验知识,手动调参就会受到限制。在调整不同的快棋版本后,四个关键版本的Elo收益分别为300、285、145和129。 任务3:调整TPU 张量处理单元(TPU)可以提供比GPU更快的网络评估速度。 迁移到新硬件后,AlphaGo的性能大幅提升。然而,现有超参数的最佳值发生了改变,并且在分布式TPU实现中还出现了新的超参数。贝叶斯优化在早期的TPU实现中产生了更大幅度的Elo分数提升 任务4:开发并调整动态混合比例公式 早期版本的AlphaGo使用快速输出值和网络输出值评估之间的恒定混合比,无论对局的阶段和搜索时间如何变化,这个比例都是不变的。这显然是不是最优选择,但我们一直缺乏适当的技术来寻找最优的混合函数。通过引入贝叶斯优化,我们可以定义更灵活的公式,并寻找和调整最佳公式的参数。 图4b所示为对应于图b中的四个点的四个混合比对移动数曲线。这表明在150手附近找到混合比的良好值是很重要的。这一发现与AlphaGo自对弈中的关键手通常发生在150手至200手之间的观察结果相一致。 任务5:调整时间控制公式 MCTS是一种随时可用的算法,其树搜索可以在任何时候中断,返回当前的最佳选择。为了准备与李世乭的正式比赛,我们希望能够优化所有动作的搜索时间分配,比赛主时间为2小时,每个玩家有3个60秒的读秒时段。我们将时间分配也视为优化问题,以便最大化地提升胜率。 调整所有超参数后的最佳效果如图所示 AlphaGo在默认时间设置下获得66.5%的胜率,每步棋的行棋时间固定为30秒。 未来:继续开发具有MCTS的AI对弈智能体 贝叶斯优化为AlphaGo的超参数调节提供了一种自动化的解决方案。因为传统的手动调参耗时过长,不具备实现的可能。贝叶斯优化对AlphaGo的胜率提升做出了重大贡献,并帮助我们获得了重要的见解,这些见解继续有助于开发具有MCTS的新版本的AI对弈智能体。
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