我们提出了MM-Eureka，这是一个多模态推理模型，成功地将基于规则的大规模强化学习（RL）扩展到多模态推理领域。虽然基于规则的RL在提升大型语言模型（LLMs）在文本领域的推理能力方面已经取得了显著成功，但将其应用于多模态设置仍然充满挑战。我们的工作在多模态空间中再现了基于文本的RL系统（如DeepSeek-R1）的关键特性，包括准确率奖励和响应长度的稳步提升，以及反思行为的涌现。

C++设计模式-中介者模式：从基本介绍，内部原理、应用场景、使用方法，常见问题和解决方案进行深度解析

如下：当我们前三个数据全部预测对，但异常数据预测错时，R2指标甚至是负数，但此时模型预测的偏差指标1%ACC却很高。反过来，即便是我们前三个数据全部预测错，只要异常值捕获正确，那么R2就会非常高。R2指标用于反映模型对数据变异性的适应能力，我的理解是：对于异常数据的捕获能力。

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在Excel软件中，根据维护的表结构与数据，快速生成对应的sql实现对表的创建以及对数据记录的新增在前段时间，我出过一版使用Excel快速生成建表的sql语句，但是没有实现快速生成在新表里，批量插入数据的sql语句。这次重做的excel，通过增加新函数，简化操作，实现快速生成建表sql与新增记录sql。使用本文介绍的内容，需要注意：1、当前文档只适用于SqlServer数据库，其他数据库操作，待更新ฅ( ̳• · • ̳ฅ)；2、需要了解Excel的基本操作；

如果你想在 Windows 机器上安装 Git，可以按照以下详细指南进行操作。

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介绍了GOF设计模式中的模板方法模式，以及用Python实现模板方法模式的示例。