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新闻不重要，看图才是正事楊廣亭任寶雞市委書記據《寶雞日報》消息，3月2日下午，寶雞市召開全市領導幹部大會，宣布省委決定：楊廣亭同誌任中共寶雞市委書記，不再擔任寶雞市市長職務。
新闻不重要，看图才是正事將忠實履職，竭盡全力，團結帶領全市廣大幹部群眾解放思想、改革創新，一張藍圖繪到底，一任接著一任幹，努力奮鬥出經得起曆史、實踐和人民檢驗的新業績。
新闻不重要，看图才是正事坐擁西北最大的航空港—西安鹹陽國際機場，2020年客流量在全國位列第7位。
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卓創資訊認為，目前調價周期已來到第9個工作日，國內原油變化率處於負值局麵將難以改變，12月3日24時國內成品油零售限價將迎來年內首次二連跌。
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要說不是政治事件，誰信？最後是遠東集團董事長徐旭東11月30日在媒體的投書，在表示我更一向反對台獨，支持汪辜香港會談時主張的‘九二共識，並且和美國與國際態度一致，支持一中原則之後，算是一錘定音，清楚告
北京青年報記者了解到，此前上海市消保委要求加拿大鵝說明：什麽情況下可以要求退換貨？具體流程是什麽？如果退換貨當中發生了問題，消費者如何與公司溝通？中國大陸地區與其他市場退換貨政策是不是一致？如果不一致
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今天，我們邁出了朝著超人類洞察力的第一步，通過為特定科學領域——設計類似藥物的分子——訓練了一個推理模型。 我們發布了一個名為𝚎𝚝𝚑𝚎𝚛𝟶的24B開放權重推理模型。𝚎𝚝𝚑𝚎𝚛𝟶經過強化學習訓練，超越了前沿和人類專家在一係列分子設計任務中。𝚎𝚝𝚑𝚎𝚛𝟶接受自然語言輸入，用英語推理，並輸出一個新的分子。 𝚎𝚝𝚑𝚎𝚛𝟶現在是我們的化學設計代理Phoenix的工具，可以調用它來設計分子。 為科學領域（如化學）訓練推理模型，而不是數學或編程，需要一些小的技術進步。例如，我們開發了一種分裂專家模型和推理軌跡聚合的迭代方法。另一個例子是我們使用LLMs重寫部分解決的問題。 這項工作的一個重要發現是，當使用推理模型而不是微調時，我們可以在每次實驗測量中實現>10倍的效率。我們還發現，推理模型可以學習新任務，專門為本文開發，而不是在預訓練語料庫中。我們甚至看到一個任務在進行100步RL之前表現為0%，然後在隨機解決一次。這，再加上我們從自然語言到分子的模態變化，為將推理模型應用於遠離自然語言的領域打下了良好的基礎。 科學中的推理模型是未來。科學任務自然是可驗證的獎勵：物理世界是準確性的最終裁決者，而不是人類承包商。數據效率的提高以及能夠用相對較少的參數/計算超越前沿模型的能力，意味著我們應該很快就會看到更多科學推理模型。 祝賀團隊@SidN137，James，@Ryan__Rhys，Albert，@GWellawatte，@maykcaldas，@ludomitch和@SGRodriques。感謝@VoltagePark，@nvidia和@huggingface對我們的支持，特別感謝@ericschmidt資助@FutureHouseSF。 模型權重、獎勵模型和新基準是開源的。您也可以在我們與《自然》雜誌的獨家報道中了解更多關於科學推理模型的信息。 An ancient river landscape preserved beneath the East Antarctic Ice Sheet (2023) 征信代償問題 手機沒有新故事 戴可思 DEXTER 戴·可·思金盞花兒童麵霜 寶寶護理擦臉霜秋冬潤膚乳補水保濕防皺防幹裂 潤護霜50g+身體乳 WTI原油日內漲幅達3% 台積電熊本工廠開始量產 吃相太難看了 可樂 GitLab Galxe集成索尼L2網絡Soneium 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一次全新的挑戰！ sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 MS 365 Copilot Notebooks 筆記本功能詳解 @LiuYong 投稿 拍攝於上海 zihaozhou_(@jeremyphoward)：@zihaozhou_ 最近，我看到了關於“rl on one sample”和“spurious reward”的論文。發現很有趣，但確實是意料之中的。事實上，Qwen模型的數學解題能力真的很容易激活—甚至沒有任何訓練！🤣 我想分享一些我們在三月份做出的有趣觀察：通過使用一個簡單的提示，沒有任何額外的幫助，基本模型已經在沒有任何額外訓練的情況下，就能夠在一個零-shot設置中，有著驚人的表現，甚至超越了在一個零-shot設置中訓練的模型，這些模型甚至在一個零-shot設置中，有著非常強大的性能。 正如圖1所示，我們使用了Mathstral提示（隻需“請逐步推理，並將最終答案放在\boxed{}內”）對4個Qwen基礎模型進行了測試，並取得了非常強大的表現。在1.5B和3B模型上，結果甚至比他們的RL-訓練版本更好（該模型是基於DeepSeek-R1思考提示並在MATH 3-5級數據上訓練的）。在7B模型上，性能也非常接近RL結果。 然後我們使用兩種不同的提示（Mathstral提示和DeepSeek-R1思考提示）進行RL訓練，並發現兩者都能很好地促進模型的學習。如圖2和圖3所示，使用DeepSeek-R1提示進行訓練最初由於符合格式而迅速改善，然後其學習曲線與Mathstral提示一致。 我猜測最近Qwen模型上的所有“奇怪”行為可能都來自於在大量數學問答對上的持續預訓練。對於Qwen模型來說，也許你隻需要通過逐步優化找到一個合適的提示，它們就可以成為推理機器。🤔 突然發現近幾天關鍵詞的自然排名波動很大，這到底是算法的鍋還是運營的錯？希望能跟大家一起來探討一下 兒童節，賈魯河公園拍翠烏 截圖工具 Snipaste v2.10.8 (2025.06.03更新) 10點 tb搜88vip 內購會益生菌眇殺按需 上海夜經濟指數持續保持全國第一 Kolors Virtual Try-On Things that make us go... hmmm :thinking: 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