💥 Gate 廣場活動:#发帖赢代币TRUST 💥
在 Gate 廣場發布與 TRUST 或 CandyDrop 活動相關的原創內容,即有機會瓜分 13,333 枚 TRUST 獎勵!
📅 活動時間:2025年11月6日 – 11月16日 24:00(UTC+8)
📌 相關詳情:
CandyDrop 👉 https://www.gate.com/zh/announcements/article/47990
📌 參與方式:
1️⃣ 在 Gate 廣場發布原創內容,主題需與 TRUST 或 CandyDrop 活動相關;
2️⃣ 內容不少於 80 字;
3️⃣ 貼文添加話題: #发帖赢代币TRUST
4️⃣ 附上任意 CandyDrop 活動參與截圖。
🏆 獎勵設定(總獎池:13,333 TRUST)
🥇 一等獎(1名):3,833 TRUST / 人
🥈 二等獎(3名):1,500 TRUST / 人
🥉 三等獎(10名):500 TRUST / 人
📄 注意事項:
內容必須原創,禁止抄襲或灌水;
得獎者需完成 Gate 廣場身份認證;
活動最終解釋權歸 Gate 所有。
最近我一直在思考一個有趣的假設。如果用臨界混沌行爲數據來訓練模型,是否真的能夠提升它們的智能?你知道的,和我們在使用普通模型輸出訓練時看到的那種可怕的模型崩潰相反。
標準方法——模型從自身類型中學習——往往會形成一個反饋循環,隨着時間的推移縮小它們的能力範圍。但混亂的邊緣狀態呢?它們可能會引入足夠的不可預測性,以保持學習過程的新鮮感。這可能是維持模型多樣性和防止遞歸退化的祕密調料。
值得探索在訓練流程中,控制的混亂是否優於無聊的重復。