💥 Gate 广场活动:#发帖赢代币TRUST 💥
在 Gate 广场发布与 TRUST 或 CandyDrop 活动 相关的原创内容,即有机会瓜分 13,333 枚 TRUST 奖励!
📅 活动时间: 2025年11月6日 – 11月16日 24:00(UTC+8)
📌 相关详情:
CandyDrop 👉 https://www.gate.com/zh/announcements/article/47990
📌 参与方式:
1️⃣ 在 Gate 广场发布原创内容,主题需与 TRUST 或 CandyDrop 活动相关;
2️⃣ 内容不少于 80 字;
3️⃣ 帖子添加话题: #发帖赢代币TRUST
4️⃣ 附上任意 CandyDrop 活动参与截图。
🏆 奖励设置(总奖池:13,333 TRUST)
🥇 一等奖(1名):3,833 TRUST / 人
🥈 二等奖(3名):1,500 TRUST / 人
🥉 三等奖(10名):500 TRUST / 人
📄 注意事项:
内容必须原创,禁止抄袭或灌水;
获奖者需完成 Gate 广场身份认证;
活动最终解释权归 Gate 所有。
最近我一直在思考一个有趣的假设。如果用临界混沌行为数据来训练模型,是否真的能够提升它们的智能?你知道的,和我们在使用普通模型输出训练时看到的那种可怕的模型崩溃相反。
标准方法——模型从自身类型中学习——往往会形成一个反馈循环,随着时间的推移缩小它们的能力范围。但混乱的边缘状态呢?它们可能会引入足够的不可预测性,以保持学习过程的新鲜感。这可能是维持模型多样性和防止递归退化的秘密调料。
值得探索在训练流程中,控制的混乱是否优于无聊的重复。