ນີ້ແມ່ນແອັບ Windows ທີ່ມີຊື່ວ່າ TreeQuest ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ເປັນ v0.1.2sourcecode.tar.gz. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນ OnWorks ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີສໍາລັບບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ TreeQuest ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ emulator ອອນ ໄລ ນ ໌ OS OnWorks ຈາກ ເວັບ ໄຊ ທ ໌ ນີ້, ແຕ່ ດີກ ວ່າ Windows ອອນ ໄລ ນ ໌ emulator.
- 5. ຈາກ OnWorks Windows OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແລະຕິດຕັ້ງມັນ.
- 7. ດາວໂຫລດ Wine ຈາກບ່ອນເກັບມ້ຽນຊອບແວການແຈກຢາຍ Linux ຂອງທ່ານ. ເມື່ອຕິດຕັ້ງແລ້ວ, ທ່ານສາມາດຄລິກສອງຄັ້ງ app ເພື່ອດໍາເນີນການໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກັບ Wine. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດລອງ PlayOnLinux, ການໂຕ້ຕອບທີ່ແປກປະຫຼາດໃນໄລຍະ Wine ທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຕິດຕັ້ງໂປລແກລມ Windows ແລະເກມທີ່ນິຍົມ.
ເຫຼົ້າແວງເປັນວິທີການແລ່ນຊອບແວ Windows ໃນ Linux, ແຕ່ບໍ່ມີ Windows ທີ່ຕ້ອງການ. ເຫຼົ້າແວງແມ່ນຊັ້ນຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງ Windows ແຫຼ່ງເປີດທີ່ສາມາດເອີ້ນໃຊ້ໂຄງການ Windows ໂດຍກົງໃນ desktop Linux ໃດກໍໄດ້. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, Wine ກໍາລັງພະຍາຍາມປະຕິບັດໃຫມ່ຢ່າງພຽງພໍຂອງ Windows ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດດໍາເນີນການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ Windows ທັງຫມົດໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ Windows.
ໜ້າ ຈໍ
Ad
TreeQuest
ລາຍລະອຽດ
TreeQuest, ພັດທະນາໂດຍ SakanaAI, ເປັນຫ້ອງສະໝຸດ Python ທີ່ສາມາດປັບແຕ່ງໄດ້ໂດຍນຳໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ການຊອກຫາຕົ້ນໄມ້ແບບປັບຕົວໄດ້ ເຊັ່ນ: AB-MCTS ສຳລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບການອ້າງອີງເວລາຂອງຕົວແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ (LLMs). ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາສາມາດກໍານົດຫນ້າທີ່ກໍານົດການຜະລິດຂອງລັດແລະການໃຫ້ຄະແນນ (ຕົວຢ່າງ, ຜ່ານ LLMs), ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນປະສິດທິຜົນການສໍາຫຼວດຕົ້ນໄມ້ຄໍາຕອບທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນລະຫວ່າງເວລາແລ່ນ. ດ້ວຍການສະຫນັບສະຫນູນການຮ່ວມມືຫຼາຍ LLM, ການກວດສອບ, ແລະນະໂຍບາຍແບບປະສົມ, TreeQuest ຊ່ວຍໃຫ້ການຕອບຄໍາຖາມທີ່ສະຫລາດກວ່າ, ການທົດລອງແລະຄວາມຜິດພາດໂດຍການໃຊ້ກົນລະຍຸດທັງສອງຄວາມກວ້າງ (ຄວາມພະຍາຍາມຫຼາຍຄັ້ງ) ແລະຄວາມເລິກ (ການທົບທວນຄືນໃຫມ່) ເພື່ອຊອກຫາຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າແບບເຄື່ອນໄຫວ.
ຄຸນລັກສະນະ
- AB-MCTS-A ແລະ AB-MCTS-M algorithms
- ສະຫນັບສະຫນູນຍຸດທະສາດການຜະລິດຫຼາຍ-LLM
- ການສ້າງໂນດແບບກຳນົດເອງ ແລະໃຫ້ຄະແນນຜ່ານຟັງຊັນຂອງຜູ້ໃຊ້
- ການກວດສອບປະສິດທິພາບ ແລະຄວາມສາມາດສືບຕໍ່
- Pytonic, API ນ້ໍາຫນັກເບົາສໍາລັບການຄວບຄຸມການຊອກຫາ
- ຜົນປະໂຫຍດໃນຕົວສໍາລັບການສະກັດເອົາລັດ top-k
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/treequest.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
