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《战争论》

《战争论》是卡尔·冯·克劳塞维茨(Carl von Clausewitz)的经典之作,被誉为军事理论的巅峰之作,影响深远,不仅在军事领域,也深刻影响了政治学、国际关系及战略规划等多个领域。作品深刻剖析了战争的本质和规律,提出了诸多具有普遍适用性的理论观点。

克劳塞维茨在《战争论》中首次提出了“战争是政治的继续手段”的著名观点,强调了战争与国家政治目标的密切关系,反映了战争作为政治工具的实用性和复杂性。他还深入探讨了战争的不确定性和动态性,指出战争的发展是非线性的、不可预测的,这一观点对后世军事战略的发展产生了深远的影响。

此外,克劳塞维茨对“战争三要素”——政治目的、军事手段和战争情势的相互关系进行了深入分析,提出了战争中的“摩擦”、“战争气氛”等概念,这些概念为后人对战争现象的理解和应对提供了重要的理论支持。

总体而言,《战争论》不仅是一部军事经典著作,更是一部思想的精华。其理论深度和洞察力使其成为研究战争本质和战略规划的基石,至今仍然被广泛引用和研究。无论是军事从业者、学者,还是对国际关系和战略规划感兴趣的普通读者,都值得一读这部不朽的经典之作。

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使用本地大模型调用代码,根本就是一场骗局!

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通过大模型调用其他工具到底可不可行?ChatGPT 或许能轻松搞定一切,但同样的需求落在本地大模型上,恐怕就要打个问号了。 法国开发工程师 Emilien Lancelot 尝试了多款号称具备工具调用功能的 agent 框架,来看看本地大模型到底能不能完成任务,但结果就像他总结的“一无所获”。是什么让这位工程师失望了? 用 AutoGPT,得会点“糊弄学” AutoGPT 是款貌似强大的框架,提供很酷的 CLI 外加 Flutter UI,能够通过浏览器创建 agent。其主要功能是处理用户的文档、音频、视频等本地内容。 但是……它主要依靠 ChatGPT 或其他专有大模型服务来完成繁重工作,至少给我们的感觉是如此。 我们必须“唬弄”AutoGPT 才能使用 Ollama 端点,让其误认为是 ChatGPT。 ## OPENAI_API_KEY - OpenAI API

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详细说明Encoder-only架构的特点以及他和encoder decoder的区别和联系

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Poe Encoder-only 架构的特点 Encoder-only 模型只使用 Transformer 的编码器部分,专注于对输入序列的理解和表征学习。这类模型通常被用在需要对输入文本进行深度理解的任务上,如文本分类、问答和语义匹配。以下是 Encoder-only 架构的核心特点: 1. 双向上下文建模 * 特点:Encoder-only 模型通过自注意力机制(Self-Attention)同时关注输入序列的前后文。 * 优势:相比单向模型(如 Decoder-only),它可以更全面地捕捉输入序列的全局语义,适合需要理解复杂上下文的任务。 * 实现方式:在训练过程中,不对输入序列进行因果掩码(Causal Masking),允许模型在任何位置访问序列的所有位置。 * 例子:BERT 的 Masked Language Model(MLM)训练任务通过随机遮盖部分单词,依赖左侧和右侧的信息来预测被遮盖的词,即双向建模的典型体现。 2. 适用于理解任务 * 特点:Encoder-only 模型专注于理解输入序列,而不生成输出序列,因此适合处理分类、

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手把手教学,DeepSeek-R1微调全流程拆解

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手把手教学,DeepSeek-R1微调全流程拆解 原创 极客见识  2025年02月09日 09:02 广东 DeepSeek 通过发布其开源推理模型 DeepSeek-R1 颠覆了 AI 格局,该模型使用创新的强化学习技术,以极低的成本提供与 OpenAI 的 o1 相当的性能。 更令人印象深刻的是,DeepSeek 已将其推理能力提炼成几个较小的模型。这篇文章,我们将使用其蒸馏版本之一引导大家完成 DeepSeek-R1 的整个微调过程。 本文章将演示了如何微调其中一个模型(使用我们自己的自定义思维链数据集),然后保存和部署微调后的模型。 高级推理模型微调 DeepSeek 简介 DeepSeek-R1 是由深度求索(DeepSeek)公司开发的突破性推理模型。DeepSeek-R1 基于 DeepSeek-V3-Base(总共 671B 个参数,每次推理 37B 处于活动状态)构建,使用强化学习 (RL) 在提供最终答案之前生成思路链

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