最近我们在做一个 Openbox Human Data 计划，专注为大模型、智能体、垂类AI团队提供更高质量、更透明可控的人类数据服务（RFT类任务、专家标注、对话模拟、评估任务等）。我们将组织一个小范围线上沙龙，分享一些落地经验，也希望了解大家在标注/训练过程中遇到的实际难点。如果你正在做相关方向，或者对人类反馈数据、专家协作机制感兴趣，欢迎私聊我了解一下～

A 简单游戏 问  最大值的序号是否为给定数值，按题意输出即可。 a=list(map(int,input().split())) print(["No","Yes"][max(a[:3])==a[a[3]-1]])  B 邪神的战斗力 可以看出  就是所有邪神的战斗力之和的  倍，所以我们对输入的  求和，再除以  就可以得到所有邪神的战斗力之和 。那么对于第  个邪神，她的战斗力就是 。 from sys import stdin input=lambda:stdin.readline() ri=lambda:int(input()) rl=lamb...

这种重写注意力机制的 forward 代码完全看不懂怎么着手去理解看论文已经知道了它的原理，计算公式，改动的项他这里只实现了两种模型的，如果想去适配qwen模型，从何下手开头注释里写了依赖了两个项目   https://github.com/microsoft/KBLaM/blob/main/src/kblam/models/llama3_model.py

文/Leon编辑/cc孙聪颖‍“韬光养晦、后发制人”，腾讯2025年第一季度的业绩表现可以具象化为以上8个字。在AI整体赋能的情况下，腾讯控股（00700.HK)Q1营收达到了1800.2亿元，同比增长13%，相当于日入20亿；净利润478.21亿元，同比增长14%，每天净赚5.3亿。营收、净利双位数双增长，代表腾讯重回扩张周期。毫无疑问，腾讯的业绩表现释放了一个信号：AI不是单打独斗的业务线，而是生产力工具。谁能高效地部署AI、找到最契合旗下业务的赋能方式，谁就能占尽先机。值得一提的是，与腾讯炸裂业绩形成对比的，则是资本市场的冷淡反应。腾讯控股（00700.HK）自5月15日攀升至527港元...