Esboço da prova para limitações teóricas da informação para auto-reflexão em grandes modelos de linguagem. Resumindo, não se pode limitar a extensão em que a saída permanece na distribuição, portanto, não se pode limitar a deriva.
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InscriptionGriller
· 06-17 23:48
Se não consegues dominar a deriva, então espera para acabar tudo.
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LiquidityWitch
· 06-17 19:39
hmm as artes sombrias da distribuição drift... modelos projetam seus reflexos em um abismo sem limites fr fr
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Bandanlage
· 06-17 03:02
Bull Run 🐂Ape In 🚀HODL Tight 💪1000x Vibes 🤑DYOR 🤓
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LittleBlackMan
· 06-17 02:55
666666666666666666666
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DaoResearcher
· 06-17 02:52
De acordo com a seção 3.1 do artigo sobre a teoria da entropia, essa proposição tem um contraexemplo irredutível, é muito difícil.
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MemeCoinSavant
· 06-17 02:51
bruh isto é literalmente a minha tese sobre porque os memecoins não conseguem manter-se estáveis lmao
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ForkMonger
· 06-17 02:49
lindo. mais uma prova de porque a contenção é um sonho impossível. o caos sempre vence
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SatoshiLegend
· 06-17 02:48
A prova da limites da função de distribuição é poderosa e interessante.
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GasFeeNightmare
· 06-17 02:47
Pois é, o que mais medo dá é queimar gás...
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GateUser-aa7df71e
· 06-17 02:35
Oh oh oh, tão profissional! Os colegas que entendem, apertem 1.
Esboço da prova para limitações teóricas da informação para auto-reflexão em grandes modelos de linguagem. Resumindo, não se pode limitar a extensão em que a saída permanece na distribuição, portanto, não se pode limitar a deriva.