接下来是Orca-2，这篇是微软在23年11月发表的论文，在Orca-1的基础上又进行了一些改进。 作者希望教会Orca-2各种推理策略，例如逐步思考、回忆然后回答、先回忆再推理再回答、直接生成回答等等策略。并且Orca-2应该能针对不同任务应该使用最合适的推理策略。 下图是Orca-2在各种benchmark上的表现，包括语言理解、常识推理、多步推理、数据问题等，可以看到Orca-

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获取更多资讯，赶快关注公众号(名称：智能制造与智能调度，公众号：deeprlscheduler)吧！ 文章目录 第三十二章 分组教学优化算法（Group teaching optimization algorithm,GTOA）基本思想GTOA框架能力分组阶段教师阶段学生阶段教师分配阶段 GTOA实现 第三十二章 分组教学优化算法（Group teaching optimiza

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原文链接 小样本学习与智能前沿 。 在这个公众号后台回复“200708”，即可获得课件电子资源。 为了减轻噪音伪标签的影响，文章提出了一种无监督的MMT（Mutual Mean-Teaching）方法，通过在迭代训练的方式中使用离线精炼硬伪标签和在线精炼软伪标签，来学习更佳的目标域中的特征。同时，还提出了可以让Traplet loss支持软标签的soft softmax-triplet lo

以下是斯坦福教授李飞飞教授在TED上的演讲实录： https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures?language=zh-cn English Transcript： 0:13 Let me show you something. 0:17 (Video

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翻译：探索神经网络深度学习的教学 -李睿凡，王小捷，钟义信 摘自：超星期刊 第19期 2014年10月10日 栏目：计算机教育 文章编号：1672-5913(2014)19-0077-03 中图分类号：G642 原文 译文： Exploring the teaching of deep learning in neural networks Li R