劳荣枝二审庭审现场直播：全网独家

近日，劳荣枝故意杀人案二审庭审现场直播引起了社会广泛关注。这次庭审直播是全网独家，许多人通过网络观看了庭审实况，也引发了社会的热议。那么，这次劳荣枝二审庭审现场直播有哪些值得关注的方面呢？接下来我们将从四个方面对此进行详细阐述。

一、庭审过程中的细节

劳荣枝二审庭审现场直播真实记录了案件庭审的始末，让公众可以直接感受到庭审的氛围和紧张程度。在庭审过程中，法官和检察官的发问、被告人的回答、现场观众的掌声，这些细节都显得尤为重要。观看庭审直播可以更加全面地了解案件的情况，有助于公众对事件的客观评价。

二、司法透明度的提升

法院直播庭审是司法透明度的一大进步，可以让公众更好地了解案件的审理过程和司法判决的依据。这也有利于提高司法公信力，让公众对司法机关的信任度更高。直播庭审可以避免当事人对案件审理过程的议论和传言，也可以防止可能出现的不公正判决。

三、社会监督的加强

通过庭审直播，公众可以深刻认识到法律的权威性和不可侵犯性，也可以对被告人的行为和态度进行直接观察和评价。庭审直播可以让公众对事件有更加客观的认识和理解，引导公众正确对待事件和法律。此外，庭审直播也有利于各界对司法工作的监督，不断推进司法公正和法制建设。

四、新闻传播的创新

庭审直播可以使新闻报道更加直观化和丰富化，让读者、观众更好地了解事件的细节和全貌。此外，通过庭审直播，媒体可以更加准确、及时地报道案件的审理过程和结果，避免因不了解庭审过程而出现错误报道。直播庭审也按照新时代的要求，推动了传媒行业转型升级的努力。

总结归纳

劳荣枝二审庭审现场直播，除了让公众了解案件的情况之外，还有助于提高司法公信力，增加司法透明度，加强社会监督和推动新闻传播创新等多方面的作用。通过这次直播，我们也更加意识到法律的权威性和司法公正的重要性，也希望更多的庭审案件能够实现公开和透明。同时，我们也要认识到，直播庭审并不是一种取代现有司法程序的手段，而是一种补充和进一步提高司法公正的创新尝试。

Q&A

Q1：庭审直播对于法律的权威性和公正有何影响？A1：庭审直播可以提高司法公信力，增加司法透明度，减少对司法工作的怀疑和不信任，对法律的权威性和公正有积极的影响。Q2：庭审直播是否可以替代传统的司法审判？A2：庭审直播不是替代传统审判的手段，而是一种补充和提高司法透明度的尝试。传统的司法程序仍然需要遵循相关的法律规定和程序。Q3：庭审直播对于新闻报道有何作用？A3：庭审直播可以使新闻报道更加直观化和丰富化，让读者、观众更好地了解事件的细节和全貌。也有利于准确、及时地报道案件的审理过程和结果，避免因不了解庭审过程而出现错误报道。

劳荣枝二审庭审现场直播：全网独家特色

1、更有炫酷的变身动画，瞬间提升你的战力，华丽技能秒杀全屏，战力进一步加成

2、盟主或副盟主可消耗0联盟资金报名当天夺城战

3、简单的一根手指控制

4、从中脱颖而出走上人生巅峰!擂台自由帮派等pvp玩法。

5、非常轻松有趣的休闲闯关的游戏，在游戏中玩家要操控方块染色闯关；

劳荣枝二审庭审现场直播：全网独家亮点

1、丰富的战斗模式自由选择，你想要的枪战玩法这里都有。

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5、【明镜高悬教育犯人】

gengyouxuankudebianshendonghua，shunjiantishengnidezhanli，hualijinengmiaoshaquanping，zhanlijinyibujiachengmengzhuhuofumengzhukexiaohao0lianmengzijinbaomingdangtianduochengzhanjiandandeyigenshouzhikongzhicongzhongtuoyingerchuzoushangrenshengdianfeng!leitaiziyoubangpaidengpvpwanfa。feichangqingsongyouqudexiuxianchuangguandeyouxi，zaiyouxizhongwanjiayaocaokongfangkuairansechuangguan；回(hui)歸(gui)OpenAI後(hou)首(shou)次(ci)演(yan)講(jiang)！李(li)飛(fei)飞高(gao)徒(tu)Andrej Karpathy：GPT將(jiang)走(zou)向(xiang)何(he)方(fang)？

新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：Joey

【新智元導(dao)讀(du)】今(jin)年(nian)的(de)微(wei)軟(ruan)Build開(kai)發(fa)者(zhe)大(da)會(hui)不(bu)僅(jin)放(fang)出(chu)王(wang)炸(zha)更(geng)新——Windows Copilot，特(te)斯(si)拉(la)前(qian)AI總(zong)監(jian)Andrej Karpathy的演讲也(ye)发表(biao)了(le)題(ti)為(wei)GPT現(xian)狀(zhuang)的演讲，看(kan)點(dian)多(duo)多。

壹(yi)年一度(du)的微软「Build开发者大会」前兩(liang)天(tian)剛(gang)刚开幕(mu)。

微软CEO Satya Nadella在(zai)发布(bu)会上(shang)介(jie)紹(shao)了這(zhe)次主(zhu)要(yao)的更新，以(yi)ChatGPT为代(dai)表的生(sheng)成(cheng)式(shi)AI成为本(ben)次大会的重(zhong)中(zhong)之(zhi)重，其(qi)中包(bao)括(kuo)自(zi)家(jia)的重頭(tou)戲(xi)——Windows Copilot。

演讲視(shi)頻(pin)鏈(lian)接(jie)：https://youtu.be/6PRiAexITSs

前段(duan)時(shi)間(jian)刚宣(xuan)布回归OpenAI的業(ye)界(jie)大牛(niu)、李飞飞高徒、特斯拉前AI总监Andrej Karpathy，也在大会发表了题为「GPT现状」（State of GPT）的主题演讲。

演讲內(nei)容(rong)主要包括了解(jie)ChatGPT等(deng)GPT助(zhu)手(shou)的訓(xun)練(lian)途(tu)徑(jing)，他(ta)将其分(fen)为標(biao)記(ji)化(hua)（Tokenization）、預(yu)训练（Pretraining）、监督(du)微調(tiao)（Supervised Finetuning）和(he)人(ren)類(lei)反(fan)饋(kui)強(qiang)化學(xue)習(xi) (RLHF)幾(ji)步(bu)。

另(ling)外(wai)，他還(hai)闡(chan)釋(shi)了有(you)效(xiao)使(shi)用(yong)这些(xie)模(mo)型(xing)的實(shi)用技(ji)術(shu)和心(xin)智模型的方法(fa)，包括提(ti)示(shi)策(ce)略(lve)（Prompting Strategies）、微调（Finetuning）、快(kuai)速(su)增(zeng)長(chang)的工(gong)具(ju)生態(tai)系(xi)統(tong)及(ji)其未(wei)來(lai)的擴(kuo)展(zhan)。

演讲的视频链接小(xiao)编也放在下(xia)面(mian)啦(la)，幹(gan)貨(huo)滿(man)满一起(qi)来看看~

视频链接：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/db3f4859-cd30-4445-a0cd-553c3304f8e2

GPT助手的训练途径

在進(jin)行(xing)预训练之前，有2個(ge)準(zhun)備(bei)步驟(zhou)。

首先(xian)是(shi)數(shu)據(ju)收(shou)集(ji)——從(cong)不同(tong)来源(yuan)獲(huo)取(qu)大量(liang)数据，下圖(tu)展示的是通(tong)過(guo)Meta LLaMA模型从Github、維(wei)基(ji)百(bai)科(ke)等来源收集的混(hun)合(he)数据。

接下来就(jiu)是标记化，将文(wen)本中的單(dan)詞(ci)标记並(bing)轉(zhuan)換(huan)为整(zheng)数。

然(ran)后他用两个模型做(zuo)了个對(dui)比(bi)，相(xiang)比175B參(can)数的GPT-3在300B个代幣(bi)上训练，而(er)65B参数的LLaMA已(yi)經(jing)在1-1.4T个代币上训练。

證(zheng)明(ming)了「并不是参数大的模型性(xing)能(neng)就强」。

预训练階(jie)段

Andrej Karparthy首先介绍了一下预训练中Transformer的工作(zuo)原(yuan)理(li)。

然后向我(wo)們(men)展示了GPT模型如(ru)何通过不斷(duan)叠(die)代，更准確(que)地(di)预測(ce)莎(sha)士(shi)比亞(ya)詩(shi)句(ju)中的单词。

順(shun)便(bian)重点强调了一下自家LLaMA模型的牛掰(bai)之處(chu)，从下图的训练曲(qu)線(xian)中可(ke)以看出LLaMA在训练損(sun)失(shi)方面明顯(xian)要比傳(chuan)统GPT-2要低(di)上不少(shao)。

另外圍(wei)繞(rao)GPT-2，許(xu)多学者註(zhu)意(yi)到(dao)，如果(guo)我们以特定(ding)方式構(gou)建(jian)提示，并提供(gong)一些示例(li)，那(na)麽(me)基礎(chu)模型将自動(dong)完(wan)成我们在提示中提供的指(zhi)令(ling)。

基础模型不是助手，他们不会「根(gen)据妳(ni)的提問(wen)回答(da)」，他们只(zhi)会自动完成文本。

比如在下面这篇(pian)文本裏(li)，对於(yu)人类提出的问题，模型通过輸(shu)入(ru)的「Few-shot提示」讓(rang)它(ta)誤(wu)以为他它自动完成了人工智能和人类之间的聊(liao)天。

Andrej接下来畫(hua)出了GPT模型的进化樹(shu)，可以看到頂(ding)端(duan)的模型包括谷(gu)歌(ge)的Bard，Meta的LLaMA。

监督微调

通过使用交(jiao)换数据集训练模型，我们得(de)到了监督微调后的模型，簡(jian)稱(cheng)SFT模型。

但(dan)SFT模型还不是很(hen)好(hao)，絕(jue)对達(da)不到ChatGPT質(zhi)量，于是训练繼(ji)續(xu)。

我们使用SFT模型生成问题输出，通过用戶(hu)对三(san)个版(ban)本的比較(jiao)得出排(pai)名(ming)最(zui)佳(jia)的版本，然后根据用户的選(xuan)擇(ze)对模型进行重新训练。

而这些決(jue)策是根据用户的反馈而得出的，例如當(dang)你在ChatGPT中对问题的答案(an)点擊(ji)??或(huo)??，或选择重新生成響(xiang)應(ying)，这也是RLHF（人类反馈强化学习）的基础。

有趣(qu)的是，Andrej談(tan)到的RLHF并不是对基本模型的嚴(yan)格(ge)改(gai)进，因(yin)为RLHF模型的熵(shang)较小，因此(ci)它的創(chuang)造(zao)性可能较少。

基础模型在生成答案的多樣(yang)性方面可能比微调模型更優(you)秀(xiu)，例如下图生成的100个寶(bao)可夢(meng)的名字(zi)，基础模型能給(gei)你更多想(xiang)要的答案。

最后，Andrej展示了伯(bo)克(ke)利(li)大学的校(xiao)友(you)制(zhi)作的輔(fu)助模型的「野(ye)榜(bang)」，OpenAI的GPT-4似(si)乎(hu)是目(mu)前最优秀的。

Andrej接下来展示了人类和GPT模型在处理一个相同的句子(zi)的处理过程(cheng)。

人腦(nao)对「加(jia)州(zhou)的人口(kou)是阿(e)拉斯加州的53倍(bei)」这句話(hua)的处理要经歷(li)提取信(xin)息(xi)、事(shi)实核(he)查(zha)、計(ji)算(suan)、再(zai)次驗(yan)证等过程。

然而对GPT来說(shuo)他要做的就是自动完成文本，沒(mei)有内在的思(si)考(kao)对话。

而像(xiang)Chain of thought「思维链」这样的方法可以为模型提供更多标记或更多思考时间。

这将使模型展示它的工作原理，并给它思考时间以获得更好的答案。

最后还展示了ChatGPT中插(cha)件(jian)工具的用法。

演讲最后，Andrej再再再次强调了LLaMA就是迄(qi)今最优秀的模型，另外@YannLecun希(xi)望(wang)他能盡(jin)快将其推(tui)出商(shang)用。

参考資(zi)料(liao)：

https://build.microsoft.com/en-US/sessions/db3f4859-cd30-4445-a0cd-553c3304f8e2返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查看更多

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