南京生活指南：吃喝玩乐全知道
南京生活指南：吃喝玩乐全知道
作为江苏省首府和中国四大古都之一，南京是一座充满历史文化魅力的城市。在这里，你可以体验到各种传统文化和现代的繁华景色。南京美食、美景、娱乐都非常丰富多样。如果你是一个旅游者或者是居住在南京的人，那么南京生活指南：吃喝玩乐全知道博客文章将会是你最好的朋友。1. 美食指南
南京是一个以鲜美小吃和餐饮闻名的城市。该博客文章提供了南京各类餐馆和小吃的详细介绍，包括南京特色小吃如鸭血粉丝汤、扬州炒饭、清真牛肉馆以及各式江南小菜等。文章还介绍了精心制作的特色干货类小吃如梅花糕、金陵烧饼、花生汤团、虎皮凉皮等。1.1 著名小吃汇总
文章详细列出了南京的著名小吃，包括老门东、秦淮码头、夫子庙等大约十多个地点，并展示了这些小吃的图片和介绍。1.2 特色美食
文章讲解了南京的特色美食，包括鸭血粉丝汤、金陵烧饼和虎皮凉皮等十多种美食，并展示了这些食物的图片和介绍，还说明了这些美食的来源和历史。2. 景点指南
南京有着丰富的旅游资源，包括名胜古迹、文物遗址、自然景观和现代城市景观等。该博客文章提供了南京的景点介绍，包括紫金山、中山陵、玄武湖、明孝陵等各处古迹，还列出了旅游景点的详细资料，包括景点介绍、地理位置、交通方式、门票价格等。2.1 名胜古迹
文章列出了南京的名胜古迹，包括中山陵、夫子庙、雨花台等地点，并展示了这些古迹的图片和介绍，还说明了这些古迹的历史和地位。2.2 自然景观
文章讲解了南京的自然景观，包括玄武湖、紫金山等地，并展示了这些景观的图片和介绍，还说明了这些景观的地理位置和特点。3. 娱乐指南
南京是一个充满乐趣和活力的城市，这里有各种娱乐活动和场所，如电影院、购物中心、音乐演出等。该博客文章提供了南京各种娱乐活动和场所的详细介绍，包括南京的电影院、KTV、酒吧、商场等。3.1 电影院、KTV、酒吧
文章列出了南京的电影院、KTV、酒吧等场所的详细介绍，并展示了这些场所的图片，还说明了这些场所的位置和特点。3.2 商场
文章讲解了南京的商场，包括新街口、金鹰等大型商场，还列出了这些商场的详细资料，包括商场介绍、地理位置、交通方式等。4. 火车站指南
南京是中国重要的交通枢纽，南京火车站是中国最大的火车站之一。该博客文章提供了南京火车站的详细资料，包括裙楼和站台的信息、南京火车站周边的交通、购物、吃喝玩乐等场所的介绍。4.1 站台信息
文章列出了南京火车站的站台信息和乘车规定，还介绍了南京火车站的历史和特点，并展示了站台的图片和介绍。4.2 站内购物和餐饮
文章讲解了南京火车站的站内购物和餐饮场所，包括商店和餐馆的位置、交通方式等。总结
南京生活指南：吃喝玩乐全知道博客文章提供了南京的美食、景点、娱乐和火车站等方面的详细介绍。对于那些来南京旅游或者居住的人，这个博客文章将会是一个非常有用的指南，方便他们在南京的各个方面了解和体验南京的文化和生活。南京生活指南：吃喝玩乐全知道特色
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Specifically, you have access to the following APIs:\n\nget_translation: . Your input should be a json (args json schema): {{\"text\" : string, \"tgt_lang\" : string, }} The Action to trigger this API should be get_translation and the input parameters should be a json dict string. Pay attention to the type of parameters.\n\nUse the following format:\n\nQuestion: the input question you must answer\nThought: you should always think about what to do\nAction: the action to take, should be one of [get_translation]\nAction Input: the input to the action\nObservation: the result of the action\n... (this Thought/Action/Action Input/Observation can repeat N times, max 7 times)\nThought: I now know the final answer\nFinal Answer: the final answer to the original input question\n\nBegin! Remember: (1) Follow the format, i.e,\nThought:\nAction:\nAction Input:\nObservation:\nFinal Answer:\n (2) Provide as much as useful information in your Final Answer. (3) Do not make up anything, and if your Observation has no link, DO NOT hallucihate one. (4) If you have enough information and want to stop the process, please use \nThought: I have got enough information\nFinal Answer: **your response. \n The Action: MUST be one of the following:get_translation\nQuestion: {input}\n Agent scratchpad (history actions):\n {agent_scratchpad}","query":"My intention is to convert the data provided in ?? ?? ??????? ??????? ?????? ???????? into Arabic(ara).\n","chains": [ {"thought":"I need to use the get_translation API to convert the text into Arabic.","action":"get_translation","action_input":"{\"text\": \"What are the three branches of the military?\", \"tgt_lang\": \"ara\"}","observation":"\"?? ?? ?????? ??????? ????? ?\""}],"answer":"The translation of \"What are the three branches of the military?\" into Arabic is \"?? ?? ?????? ??????? ????? ?\"."} 模型实验 機(ji)器(qi)评估：研究人员对每个工具隨(sui)机抽(chou)取(qu)100个链步（chain steps）来构建机器评估測(ce)試(shi)平(ping)臺(tai)，平均(jun)27个最终步驟(zhou)和73个中间工具调用步骤，其中最终步骤的评估使用Rouge-L指標(biao)，中间步骤的评估使用ExactMatch指标进行评估。 人工评估：在天气、地(di)圖(tu)、股票、翻(fan)譯(yi)、化学和WolframAlpha工具中随机抽取10个query，然后评估工具调用过程的通过率、最终答案以及和ChatGPT最终答案的比(bi)較(jiao)。 ChatGPT评估：通过ChatGPT对LLaMA和ChatGPT的答案和工具使用链进行自动评估。 评估结果如下（分(fen)数越高越好(hao)），可以看(kan)到ToolLLaMA在不同(tong)场景下与ChatGPT的性能相同或(huo)更好。 工具学习 在清华大学、人民(min)大学、北(bei)京(jing)郵(you)電(dian)大学等个國(guo)內(nei)外(wai)知(zhi)名(ming)高校(xiao)和大学聯(lian)合发布的一篇(pian)論(lun)文(wen)中，对工具学习进行了系(xi)统的研究，介(jie)紹(shao)了工具学习的背(bei)景，包括認(ren)知起(qi)源、基础模型的范式(shi)轉(zhuan)變(bian)，以及工具和模型的互(hu)補(bu)作(zuo)用。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.08354.pdf 文中还回顧(gu)了现有的工具学习研究，包括工具增強(qiang)型和工具导向(xiang)型学习，并制定了一个通用的工具学习框(kuang)架(jia)：從(cong)理解(jie)用戶(hu)指令开始(shi)，模型應(ying)該(gai)学会把(ba)一个复杂的任(ren)務(wu)分解成幾(ji)个子(zi)任务，通过推(tui)理动態(tai)地调整(zheng)计劃(hua)，并通过選(xuan)擇(ze)合適(shi)的工具有效地征(zheng)服(fu)每个子任务。 文中还討(tao)论了如何(he)训练模型以提高工具使用能力并促进工具学习的普(pu)及。 考(kao)慮(lv)到之(zhi)前的工作中缺乏系统的工具学习评估，研究人员用17種(zhong)有代表(biao)性的工具进行了实验，并展示了當(dang)前基础模型在熟(shu)练利用工具方面的潛(qian)力。 论文最后讨论了几个需要进一步研究的工具学习的开放(fang)性問(wen)題(ti)，例(li)如確(que)保(bao)安(an)全(quan)和可信賴(lai)的工具使用、用基础模型实现工具创建，以及解決(jue)个性化的難(nan)题。 參(can)考資(zi)料(liao)： https://github.com/OpenBMB/ToolBench返(fan)回搜狐(hu)，查看更多 責(ze)任编辑：