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这是一个用Python编写的日历拼图求解程序,主要用来解决以下问题:给定8块不规则形状的拼图,在一个7x7的网格中拼出所有可能的日期组合。程序需要确保每次拼图都恰好留出两个空格,分别代表月份(1-12)和日期(1-31,根据月份不同天数不同)。 程序的核心算法采用深度优先搜索(DFS),通过不断尝试不同的拼图放置位置、旋转角度和翻转方式来寻找所有可能的解。为了提高运行效率,程序使用了多进程并行计算,同时利用NumPy进行矩阵运算,大大提升了计算速度。 此外,程序还包含了一些实用的功能,比如解的查重、结果保存、进度日志等。它不仅能找出所有可能的日期组合,还会将结果以易读的格式保存到文件中。对于想要研究组合优化问题或者对拼图游戏感兴趣的同学来说,这是一个不错的参考示例。
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内容概要:本文探讨了通过微调预训练语言模型(LMs)来构建更好的语言智能体的方法。研究提出了一个新的方法——FireAct,它利用从多个任务和提示方法生成的任务解决轨迹数据对小型模型进行微调,提高了模型在自然问答任务中的表现、鲁棒性和泛化能力。实验表明,通过这种多元化的学习支持,语言智能体能够更好地应对噪声环境、跨任务泛化,并提高效率和性能。 适合人群:对语言模型微调及应用感兴趣的学术研究人员和工程技术人员。 使用场景及目标:本文的研究旨在推动语言智能体的发展,特别是提升它们在多任务场景下的推理能力和行动效果。主要应用场景包括基于文本的知识检索、复杂问题解答和工具交互等。 其他说明:作者详细展示了不同数据规模、提示方式以及模型大小对微调效果的影响,为未来进一步探索提供了有益的指导。同时,文章强调了多方法和多任务混合微调的重要性和潜力,为进一步优化语言智能体指明了方向。
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3690-机械设计制造及其自动化
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