“最美的样子，是齐耳短发最好的年华，有戎装在身”最近，新兵Zeng Shifei

在军队的分享会议上

向同志们认罪

为了进入绿地

这个梦中的地方在我心中

她的坚定和毅力正在移动

赛场上闪闪发光极端的身体健康

和强大的故意品质

Zeng Shifei说她

似乎天生就具备参军入伍的基本条件她加入军队

参加各种体育赛事

都取得了良好的成绩

2021年秋

吉林金融与经济体育大会

Zeng Shifei，仍然是新生

站在200米短跑轨道上

在冰雪项目中，此运行是打破了学校纪录

Zeng Shifei也很有才华

在与教练努力练习一年多之后

她在2023年闯入全国级赛场

全国大学学生面向滑雪的挑战

赢得第三名

从那以后，她参加了多次比赛

在讲台上

Zeng Shifei说

在场上自由爱她

“滑雪期间的风声

越野期间呼吸

那种感觉让我沉浸其中”

童年种下迷彩的梦想如果您在领奖台上

这是Zeng Shifei的小目标

那参军入伍是她的大梦想

家人说

军人的字典里没有‘认输’二字”Zeng Shifei从小就一直在听老人

讲述他的军事生涯

从那以后，伪装绿色

成为她最渴望的颜色

2021

Zeng Shifei，他刚满18岁

第一次军队注册

但是出于某些原因

她后悔失去了选举

在这个词典中

一个没有“说失败”一词的女孩

在接下来的三年中

5次注册

虽然出于各种原因

她经过部队

但是每当我“冲刺”到我的梦想时

她尽力而为

今年年初

国家硕士考试结果宣布

Zeng Shifei成功通过了国家线

面对好消息，坐在电脑前

她再次开设了国家招聘网络

做出一个让所有人感到惊讶的决定

放弃读研再次报名参军幸运

这次

筛选后

她成功地通过了评论，并取得了出色的结果

第7次尝试她终于走进了她一直在想白天和黑夜的军事营地

新赛道同样精彩现在，Zeng Shifei穿着军装

站在新的生活轨道上

但是对新兵营的第一次身体健康评估

就像在她身上倒了一块冷水

“仰卧卷腹”眼花azz乱的“不合格”使她感到非常沮丧

Zeng Shifei的坚定精神

再次受到启发

从那天起

关闭灯后的宿舍走廊上

还有另一个数字努力实践：

其他人则做20个仰卧卷

她只是咬牙切齿，做了30个次练习了两套

她只有额外多练一组…

她想采取行动验证

笔记本上写的句子：

不相信有完成不了的任务不相信有克服不了的困难不相信有战胜不了的敌人从学校门到营地门

从运动场到训练领域

心中有梦想和追求

改变轨道，仍然令人兴奋

征途漫漫惟有奋斗致敬每一位奋斗者！来源/新华社每日电信综合南方剧院司令部陆军纪律检查委员会官方帐户

编辑/刘bin

评论/mingfang

制片人/Qiao Hong

加油！点赞！本文来自[全美女性联合会中的女性之声]，仅代表作者的观点。国民党媒体信息公共平台提供信息发布和传播服务。

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OpenAI爆出硬伤，强化学习是祸首，o3越强越「疯」，幻觉率狂飙

O3编码接近世界上200前200名球员，但存在致命的问题：幻觉率高达33，是O1的两倍。 AI2科学家指出，RL的过度优化已成为一个缺陷。

全血O3更强壮，但她也喜欢“胡说八道”。

OpenAI技术报告说，O3和O4-Mini的“幻觉率”远高于以前的推论模型，甚至超过了传统的GPT-4O模型。

根据PersonQA基准，O3在33的问题答案中产生了幻觉，几乎是O1的两倍（16）。

O4米尼的性能甚至更糟，幻觉速度高达48。

技术报告：https://cdn.openai.com/pdf/2221C875-02DC-4789-800B-E77758F3722C1/O3—O3-and-o4-o4-mini-system-system-card.pdf

一些网民甚至敏锐地指出：“ O3对于具有超过1,000条代码的撰写和开发项目非常不利，具有极高的幻觉率和非常差的指导执行能力。”

无论是在光标还是风帆冲浪中，编码幻觉问题的O3都很明显。

您应该知道，O3和O4-Mini在Codeforces中均得分超过2700分，在世界各地的人类玩家中排名前200名，并且被称为OpenAI有史以来最好的编码模型。

他们验证了扩展增强学习仍然有效。

O3训练计算能力是O1的十倍

但是，为什么幻觉问题随模型参数缩放的规模而恶化？

o3幻觉率至高，是o1两倍过去，每一代新模型的迭代通常在减少幻觉方面取得了进展，但是O3和O4-Mini打破了这一规则。

更令人担忧的是，Openai目前无法完全解释这种现象的原因。

在技术报告中，研究小组承认：“仍然存在一个问题，需要进一步的研究来阐明该模型的更多主张。”

事先获得O3内部测试资格后，非营利性AI研究机构Clansuce的测试进一步证实了这一问题。

他们发现，在回答问题时，O3倾向于在其推理过程中“虚构”某些行为。

例如，O3声称它在2021 MacBook Pro上运行代码，甚至声称它已在Chatgpt之外复制。

而且，这种情况发生了71次。但是，事实是O3根本无法执行此类操作。

前Openai研究员尼尔·乔杜里（Neil Chowdhury）说，O系列模型使用的强化学习算法可能是问题的根源。

RL可能会放大通常可以缓解但不能在传统的培训过程中完全消除的问题。

强化学习「背锅」，编造根源找到了首先，必须承认，幻觉问题不是O系列模型所独有的，而是对语言模型的一般挑战。

大多数语言模型幻觉的原因不过是几点：

1 预训练模型的幻觉倾向预先训练的模型通过最大化培训数据中语句的概率来学习。但是，培训数据可能包含误解，罕见事实或不确定性，这使得模型在生成内容时容易“弥补”信息。尽管培训后可以减轻此问题，但不能完全消除它。

2 讨好用户RLHF培训可能会激发该模型迎合用户并避免反驳用户的假设。

3 数据分布偏移测试方案可能与培训数据的分布不一致。

尽管这些问题是语言模型中常见的失败模式，但O系列模型中的幻觉问题比GPT-4O中的幻觉更为突出。

在此背后，有一些独特的因素。

RL推理训练副作用作为推理模型，O系列采用强化学习（基于结果的RL）培训，旨在解决复杂的数学问题并编写测试代码。

尽管这种方法改善了模型在特定任务上的性能，但它也会导致模型的幻觉速度飙升。

如果训练有素的奖励功能仅着眼于正确的答案，则该模型将在面对无法解决的问题时承认其局限性。

相反，它可以选择输出“最佳猜测”，希望它恰好是正确的。此外，这种策略不会在培训，加剧幻觉中受到惩罚。

此外，工具使用的概括问题不能忽略。

在培训期间，可以成功使用“代码工具”而成功获得O系列模型。即使在禁用工具的情况下，模型也可以使用工具来组织推理过程“思考”。

这种行为可以提高某些推理任务的准确性，并在训练中得到加强，但也会导致使用模型虚拟工具的方案。

真帮凶：CoT被丢弃O系统模型的另一个独特设计是“经过思考”机制。

该模型将在生成答案之前先考虑COT，但是此过程对用户看不见，并在随后的对话中丢弃。

实际上，它们可能在COT中产生看似合理但不正确的答案。例如，由于没有真正的链接，因此O1曾经生成虚构的URL。

由于COT在随后的对话中被丢弃，因此该模型无法访问生成上一轮答案的推理过程。

当您询问上一轮答案的详细信息时，该模型只能根据当前上下文“猜测”合理的解释。

缺乏信息使得难以避免O3不构成信息。

o3很好，但过度优化是硬伤在AI2科学家内森·兰伯特（Nathan Lambert）的最新分析文章中，此问题也得到了证实：

强化学习给o3带回来了「过度优化」，而且比以往更诡异。在任何相关查询中，O3都能使用多步工具。

这使Chatgpt的产品管理面临更大的挑战：即使用户没有触发搜索开关，该模型也将独立在线搜索。

但这同时标志着语言模型应用开启了新纪元。，例如，内森·兰伯特（Nathan Lambert）直接问：“您能帮我找到RL研究人员长时间使用的GIF，涉及过度优化的摩托艇游戏吗？

过去，他至少需要15分钟才手动找到它。

现在，O3直接提供了准确的下载链接，而诸如双子座之类的AIS却较低。

与O3互动：找到GIF几乎需要立即需要

来自多个基准测试的测试分数证明O3非常出色。 Openai认为，O3在许多方面都比O1强大。

O3是不断扩展RL训练计算资源的产物，这也可以提高推理过程中的计算能力。

但这些新的推理模型在智能上「孤峰凸起」，在有些方面并没有奏效。这意味着某些交互是惊人的，感觉就像是一种与AI互动的全新方式，但是对于某些普通任务，GPT-4或Claude 3.5已经熟练了，O3之类的新推论模型已经完全失败了。

这涉及加强学习中“过度优化”的问题。

RL过度优化，o3更严重OpenAI O3模型显示了一种新的推理行为模式，但过度优化是一个缺陷。

过度优化是增强学习领域（RL）的经典问题。

无论是传统的强化学习，人类的反馈增强学习（RLHF）诞生了chatgpt，还是当前新推论模型中出现的情况，它们都显示出独特的表现和不同的影响。

当优化器的功能超过环境或奖励功能取决于的环境时，就会发生过度优化。

在培训期间，优化器将钻取漏洞，从而导致出色或负面的结果。

AI2科学家举例说明了一个例子。

在评估Mujoco仿真环境中的深度强化学习算法时，会发生过度优化：

“ Half-Cheetah”型号为本该学习奔跑，但使用连续侧手翻来最大化进度速度。

o3表现出新型过度优化行为。这与其创新培训方法密切相关。

初始推理模型的主要培训目标是确保数学和代码的正确性，O3在此基础上添加了工具呼叫和信息处理功能。

如官方Openai博客所述：

使用增强学习，我们还培训了这两个模型使用工具——不仅教他们如何使用工具，而且还要让他们知道何时使用工具。

他们根据预期结果部署工具的能力使它们在打开任务中更有效——33，尤其是在涉及视觉推理和多步骤工作流程的情况下。

这些培训中的绝大多数子任务都是可验证的。

这种新的培训方法确实改善了模型的实用性，但仅用于用户过去习惯的任务。

但是，目前不可能“修复”模型在大规模训练过程中产生的怪异语言表达式。

这种新的过度优化并不能使模型恶化。，它只是使模型在语言表达和自我解释方面变得更差。模型当模型在思维链中开始不说人话时，你就知道强化学习训练到位了。O3的某些奇怪表现使感觉就像模型不完全成熟，例如在编程环境中使用无效的非ASCII连字符的示例。

越来越多的用户很好奇：O3到底发生了什么？

在评估第一代推理模型时，Karpathy的著名报价：

奖励黑客，AI学会钻空子现在，模型输出的这些怪异的幻觉本质上是“不说人类单词”的行为版本。

O3的行为成分使其比Claude 3.7脆弱性的代码更值得研究，并且可能造成实际损坏的可能性相对较小。

“METR发现O3是可以独立运行自主任务中最长时间的模型，但也注意到它倾向于“篡改”其分数。

听起来不是很熟悉吗？

实际上，有许多奖励黑客被利用的例子！

最近的Openai论文奖励黑客攻击的示例：

纸张链接：https://openai.com/index/chain-of-thought-monitoring/

从科学的角度来看，这确实是非常有趣且发人深省的——

模型学习到底是什么？

同时，考虑到安全问题，每个人都对AI模型的广泛部署保持警惕。

但是目前，我们还没有看到太令人担忧的情况，而是更多的效率低下和一些令人困惑的例子。

让我们总结在强化学习的不同阶段（RL）中看到的三种类型的过度优化：

：过度优化是因为环境脆弱，任务是不现实的。过度优化是因为奖励函数设计不佳。过度优化，使模型超级有效，但也变得更加怪异。 （还有更多未发现的副作用）这种过度优化确实是一个问题，因为语言模型的可读性是一个重要的优势。

内森·兰伯特（Nathan Lambert）认为，可以通过更复杂的培训过程来缓解这个问题。

但是Openai渴望尽快启动该模型，并且需要更多时间来解决此问题。

据报道，OpenAI的一些测试人员只有不到一周的时间就重要的即将到来的产品进行安全检查。

https://ww.interconnects.ai/p/openais-o3-optimization-is-back

Openai的新推理AI模型幻觉更多

Openai合作伙伴说，测试公司的O3 AI模型的时间相对较少

本文来自作者：Kinghz Taozi，由36KR出版并获得授权。

这番话字字有力！清华博士生庞众望再出圈

资料来源：人们的每日

我们这一代人的时代使命就是科研报国他曾担心“有负众望”技术是您自己唯一的一种

这就是技术

在别人的手中

它通常会成为威胁。”

最近，在Tsinghua大学的一次对话活动中，Pang Zhongwang的科学研究视频再次吸引了网民的注意。

视频加载.

在2017年的大学入学考试中，庞方旺在科学上获得684分，并在Tsinghua University的“自我强度计划”中获得了60分的最高分。庞旺说，当时他想努力改善家人的生活。现在，如果他不得不改善家人的物质基础并为国家的选择服务，他将倾向于后者，以为他将对自己的家人，家乡和更多人受益。

进入大学后逐渐找到方向“妈妈每天都在笑Pang Zhongwang的父亲是精神分裂症患者。他的母亲在下肢有残疾，无法动弹。面对家庭的负担，Pang Zhongwang在照顾家庭的同时勤奋。

2017年，庞旺（Pang pang Wangwang）进入了图瓦大学（Tsinghua University）的精密仪器系。当他第一次进入大学时，他关心其他人的目光。 “这并不是说他在乎别人看不起我，而是在看到我的经历后，他认为我需要比他们更快，更好。我恐怕会感到失望。”

进入学校后，庞旺（Pang pang pang）继续尝试新的领域，他心中的差距通过反复的尝试解决了。

许多关怀的人都表示希望为Pang inongwang提供资金，但他礼貌地拒绝了。根据学校的全面补贴措施，他不用担心自己的学习和生活。

我为什么要去难受？”“值得我骄傲的东西“我的母亲从小就对我进行了非常乐观的教育。她经常说人们应该期待着，我母亲每天都在笑。为什么我会感到不舒服？”庞旺回忆起。

庞旺的母亲庞·齐平（Pang Zhiqin）出生后就伴有病。先天性脊柱裂导致她的下肢发育不完全，腿被截肢。由于她缺乏行动能力和不愿意打扰别人的原因，庞齐昆从未见过Tsinghua University的Pang Zhongwang。 2020年，Pang Zhiqin因疾病而住院，她完成了48年的生活。

我的母亲Pang Zhiqin曾经说过，她希望Pang Zhongwang“走自己的道路并做好自己的学习，以便他可以为国家做出贡献，并在将来帮助更多的人。”

还在未来等着我”010-59000在2021年，庞方旺继续留在Tsinghua University的Precision Instruments，从本科学习毕业后攻读博士学位。他多次获得Tsinghua大学的奖学金，并在2022年被选为“中国大学生的自我完善的明星”。在博士学位期间，Pang Zhongwang不仅发表了SCI（科学引文指数）论文，而且还获得了三种全国性发明的敏感。与光网络信息感知有关的研究旨在针对主要的国家科学和技术需求。

Pang Zhongwang说，回顾他的生活经历，使他感到骄傲的是大学入学考试，而另一种是科学研究。 “在长期的未来，这两件事不仅会让我感到骄傲，而且值得我的事情仍在等待我。”

来源 CCTV新闻

关于2021考研初试成绩查询时间、2021考研初试成绩查询时间陕西和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

用户评论

执拗旧人

我的心啊一直都在等待着这个消息啊！什么时候能查到初试成绩呢？

    有7位网友表示赞同！

终究会走-

陕西还有多久呢？真想看看自己分数了。

    有8位网友表示赞同！

■□丶一切都无所谓

感觉考研初试成绩查询的时间好像比往年晚一些呀。

    有10位网友表示赞同！

来自火星的我

好期待成绩发布，希望自己能够如愿冲刺复试！

    有6位网友表示赞同！

眼角有泪°

这篇文章能不能说的更具体点啊，我真的很想知道陕西具体是几点可以查哦？

    有9位网友表示赞同！

独角戏°

我已经开始准备复试了，只要成绩没有挂科就行。

    有5位网友表示赞同！

命硬

考研之路真的不容易，加油所有人！

    有6位网友表示赞同！

心亡则人忘

我还没开始看复习资料呢，还有时间吗？

    有10位网友表示赞同！

白恍

这篇文章好热搜啊，很多人都想知道这个消息吧？

    有17位网友表示赞同！

墨染殇雪

希望这次能顺利过初试！然后就可以专心准备了。

    有8位网友表示赞同！

凝残月

不知道今年考研录取分数线会是多少？

    有17位网友表示赞同！

墨染年华

查成绩的时候一定要注意网上钓鱼网站哦！

    有19位网友表示赞同！

回到你身边

感觉2021年的考研环境有点特殊，大家加油吧！

    有17位网友表示赞同！

不识爱人心

我打算先看看官方公告再做决定，希望别出意外的惊喜啊。

    有5位网友表示赞同！

◆乱世梦红颜

有没有什么高手分享一下今年考试难度？

    有15位网友表示赞同！

肆忌

这个时间节点真是让人按捺不住激动的心情呀。

    有11位网友表示赞同！

莫名的青春

陕西考研真厉害，期待这次成绩!

    有19位网友表示赞同！

淡抹烟熏妆丶

我朋友在陕西考研，我也想知道他的好消息!

    有13位网友表示赞同！

万象皆为过客

祝所有考生都能顺利通过初试！

    有19位网友表示赞同！

念旧情i

学习计划已经做好准备了，等待着好消息吧！

    有15位网友表示赞同！