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走火入魔
1年4个月前
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我倒是有个想法,搞一个宽泛一些的关键词库,如果信息触发关键词达到一定频率,再使用llm审核,通过不了的再由人工处理
2,6-二氨基-3,5-二硝基吡嗪-1-氧化物(LLM-105)的合成
粥粥
2年5个月前
回复于化学
前有四乙酰基二甲酰基六氮杂异伍兹烷合成后有2,6-二氨基-3,5-二硝基吡嗪-1-氧化物(LLM-105)的合成诚如是嘛楼主核磁和红外打了没,产物纯化了吗?
2,6-二氨基-3,5-二硝基吡嗪-1-氧化物(LLM-105)的合成
CuCN
2年5个月前
评论于化学
可能的反应机理,三氟乙酸在双氧水作用下生成过氧三氟乙酸,然后转变和传递氢氧活性基团·OH,通过进攻ANPZ上的1号氮原子,并脱氢生成LLM-105,这不知道为什么连着两个回复/评论都没有消息提示
建立一个学生组织性质的科学爱好者社区
归海长歌
2年0个月前
评论于会员海报
之前看网友用LLM做网络安全知识库,效果不理想的,AI不适合理工科知识,更适合绘画,毕竟本质是拟合概率分布,理工科语料中很多概念复现性太差了,还是集体编辑维基页面搞出集体创作的教材更好
茴香豆
1年4个月前
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图片和视频不关LLM的事 猜你喜欢: LVLM
DD_9527
1年6个月前
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而且用户给出的信息一般是被视为先验知识的,除非你要求llm先检查内容正确性。
电气霜降
7个月22天前
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建议准备一个方便输入的设备,屏幕尺寸适中,然后找一个水平高一些的llm,遇到卡住的地方立刻提问,把自己的思维过程耦合到它的输出上,这样遇到难点可以立刻得到解答,效率会很高。
UIMicro
3年10个月前
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写了一大段,莫名其妙突然文章没通过审核,不可见了以下是原回复:现在LLM的幻觉问题,很难说有一个好的解决方法。
Gdeestan
2年0个月前
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……LLM不就是拿来这么用的吗?来啊,文字接龙!啊巴啊巴啊巴…………
三水合番
1年4个月前
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ai(llm)行业有个搞笑的事:大家都在说自己的xxxx模型超越了openai,但是直到现在,主流模型里都没有任何一个把编号编到5.0及以上。
使用Codex完成Keil工程到VSCode开发环境迁移实录
全桥整流
4个月17天前
回复于软件综合电子技术
想起❌之前说过,ML工程师比较难被AI替代,但我感觉既然能抽象出训练集验证集,同时迭代速度也快(if算力无限,我相信LLM的训练时间会越来越短),没理由AI无法代替ML工程师。
接触法制硫酸的工业流程的简单介绍
Gdeestan
2年2个月前
回复于化学
另外,文章一些地方的排版实在是令人感到“抽象”,也许丢给LLM重构一遍都不至于这样吧😅
Gdeestan
7个月17天前
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某LLM非常喜欢捏造用户的观点,以使得对话能够符合其解释框架,并且患有“伦理偏执”与“预设偏执”,尤其是当需求不明确,有着较大发挥空间时。
tmn_A
1个月20天前
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趁着gpt在改代码,测试了一下之前给推力采集平台加的依靠关键词的表格自动识别,收到建议尽量对大部分格式不用LLM做插件也能解析,现在做好了,自动识别没有问题,也保留了对各种稀奇古怪格式自定义插件的功能。
高张力键能含能材料制备方法一例
虎哥
1年10个月前
发表于化学
权利要求书1.一种具有复合结构的高张力键能释放材料,其包括p-CO以及常规含能材料;其中,所述p-CO包覆于常规含能材料上以形成包覆层,以及所述常规含能材料选自HMX、RDX、TNT、LLM-105和FOX
对未来短时间内HEDM发展的预测
博丽灵梦
12年10个月前
发表于化学
(3)LLM-105,即2,6-二氨基-3,5-二硝基吡嗪-N-氧化物。密度1.913g/cm3,生成焓-13.0kJ/mol,爆速8560m/s,爆压无数据,感度低。可作钝感高能炸药,替代TATB。
笼状高密度化合物的合成工艺与共晶体系研究
CuCN
10个月25天前
发表于化学科创基金
项目拟制备HNIW分别与AP,FOX-7,LLM-105,NTO,RDX进行共晶,测试评估共晶对HNIW性能的影响。
大语言模型安全:DeepSeek Prompt Injection(越狱攻击)
Yi1FH
10个月23天前
回复于软件综合
但这并不影响一个关键结论:即便在你说的“普通用户”场景下,越狱研究的价值依然是无审核模型无法替代的,且“攻防乐趣”绝不能概括其本质无审核模型对“想生成限制性内容的普通用户”或许是“更直接的选择”,但对整个LLM
雨渊iw0
11个月3天前
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接m2的ai加速卡吧,正好对设备要求不高,但是因为难绷的散热和布局,限制依然很大况且目前市场上的可用于树莓派的m2-2242尺寸的加速卡也少,好像也就个hailo的26T和13T的以及M5Stack LLM
从王朝周期到现代制度僵化:马尔萨斯压力、网络拓扑与组织趋同的统一解释框架
warmonkey
2个月15天前
评论于社会学
例如从头训练LLM,或者从头造民航飞机,就非常非常困难。这些变相限制相比直接限制,其实是更危险的。表面上看没有限制,其实处处都是暗桩。
AICAD模型后训练与微调学习实战
Gdeestan
2个月11天前
评论于软件综合科创基金
经过长期的使用LLM之后我发现其实并不是这样,要想有好的结果,不仅需要提示工程能力好,同时需要选高性能模型,然而就很多小众任务而言,高性能模型不仅慢而且贵,而快速模型又太“泛”,很难达到预期效果。
[水]最绕的一集——让DS添加加内切酶序列
chenruixi
1年3个月前
发表于生物学
结果没有问题对人类而言,双链的处理,会用到空间想像,并非单纯的字符串处理,LLM似乎在这些方面有些尴尬。
Gdeestan
3个月15天前
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可能你只是需要一个表达的空间,寻找同温层或者兴趣的社群是比较好的,或者试试以LLM为镜子和延伸。我感觉你可能不是弥赛亚了,也许有点卫道士的感觉?
再论职业的未来
Gdeestan
5个月11天前
回复于科学技术学
#别用什么“稳稳的接住”这样的屁话了,一股LLM味#有时候我觉得,人类强化训练和指令训练之后的模型有一股真实的屎味,大概是和那种纯粹的上下文生成器之间的落差,以及对模板化内容的厌恶有关吧……谈北欧。
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