CSDN线上竞赛第11期参赛BUG反馈

2022-11-21 15:43:35 894 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›
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深入解析 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback） 随着人工智能（AI）技术的快速发展，大规模语言模型（如 OpenAI 的 GPT、Anthropic 的 Claude 等）已经能够生成高质量的文本。RLHF 是一种基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的优化方法，它结合人类反馈（Human Feedback）来训练奖励模型（Reward Model, RM），进而优化语言模型的生成策略。整个强化学习的目标是找到最优策略 π∗\pi^*π∗，使得模型在与环境交互的过程中，最大化累积奖励。RLHF 是一种结合强化学习（RL） 阅读详情

11月27日，第11期编程竞赛上线，本期竞赛通过将oxcoder的在线编程私有化部署到CSDN，面向开发者提供在线练习和考试，旨在通过强化练习场景，提升用户动手能力，帮助用户更好地学习和提升。

此贴面向参赛用户，收集关于此次在线编程竞赛的各种bug，若您发现bug，您可以通过回帖形式反馈至本帖下方，清晰的文字描述、必要的截图是一个优质反馈的组成部分，我们会根据根据bug的严重程度，第一个反馈该bug的用户1-50元打赏，您的反馈是我们不断改进的依据和动力。

关于BUG反馈，您可以按照下方格式反馈：
1、Bug描述：描述Bug发生的场景
2、发生的环境：浏览器版本/电脑版本
3、Bug截图：提供对应的Bug截图
4、其他补充信息

...全文
【UE4】Hierarchical Instanced Static Mesh——一种速度优于Spawn的实例化物体组件 最近需要在场景中实例出很多个相同的模型，位置也很有规律，并且要对它的位置信息进行更新。 但是一个个拖进去实在太麻烦，就发现了Spawn Actor这个蓝图方法，可以实例一个蓝图类在场景中。 但是由于数量较大，实例化的速度太慢，这时发现了一个神奇的组件——Hierarchical Instanced Static Mesh。 新建一个蓝图类，添加该组件，在细节里添加你要实例化的模型对象。 ... 阅读详情

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