鲜甜香浓，自家葡萄出售
鲜甜香浓，自家葡萄出售：让你品尝到最纯正的葡萄味道葡萄是一种被广泛种植和喜爱的果实，它不仅具有鲜美的口感，还富含有机酸和维生素，对人体健康有着积极的作用。然而，当我们在市场上购买到的葡萄时，常常会发现它们口感不够甜蜜，口感也不够鲜美。这是因为大部分市场上销售的葡萄都是由各个地方采购成箱运输的，经过长途运输，葡萄的新鲜度和口感自然会受到极大的影响。为了让大家体验到最纯正的葡萄口感，鲜甜香浓开始推出自家葡萄出售服务，让顾客能够在最短的时间内享受到新鲜美味的葡萄。 自家种植，保证品质作为一家专业的葡萄种植者，鲜甜香浓一直把葡萄的品质放在首位。因此，我们在种植葡萄的过程中，采用了最先进的生产技术，保证每一颗葡萄都能够在最适宜的环境下生长和成熟。在采摘和包装过程中，我们更是严格按照标准的操作规程，确保葡萄的口感和营养成分得到最完整的保留。 快速配送，让你尽快品尝为了让消费者能够在最短时间内品尝到葡萄的鲜美口感，鲜甜香浓提供了快速配送服务。通过与顺丰等快递公司合作，我们能够在最短的时间内将葡萄送达客户手中。同时，在配送过程中，我们也会采用最优质的包装材料，以免葡萄在配送过程中受到挤压和碰撞。 丰富品种，满足不同喜好鲜甜香浓提供多款不同品种的葡萄，满足消费者不同口味的需求。我们的葡萄品种包括青提、巨峰、红提等多种不同口味和颜色的葡萄。每种葡萄都有着不同的口感和风味，让消费者在品尝的过程中能够领略到不同的风味。 价格实惠，让你物超所值作为一家专业的葡萄种植者，鲜甜香浓一直把客户利益放在首位。在销售过程中，我们不仅提供高品质的葡萄，还以合理低廉的价格满足客户的需求。我们相信，优质的产品和优惠的价格将为我们赢得更多的市场和客户的信任。 总结鲜甜香浓自家葡萄出售，以种植优质的葡萄为核心，提供快速配送、丰富品种和实惠价格等优质服务，让消费者能够在最短的时间内品尝到最纯正的葡萄口感。我们相信，这种专业、优质和实惠的服务和产品必将赢得更多的市场和客户的青睐。 问答话题 1. 鲜甜香浓的葡萄都是自家种植的吗？是的，鲜甜香浓的葡萄都是由我们自家种植和采摘的。我们在种植的过程中，采用最先进的生产技术，保证每一颗葡萄都能够在最适宜的环境下生长和成熟。在采摘和包装过程中，我们更是严格按照标准的操作规程，确保葡萄的口感和营养成分得到最完整的保留。 2. 鲜甜香浓的葡萄价格相比其他品牌有什么优势？鲜甜香浓提供的葡萄价格实惠，我们以合理低廉的价格满足客户的需求。与其他品牌相比，鲜甜香浓的葡萄在价格方面更具有竞争力。同时，在产品的品质和服务上，我们也同样提供高品质和优质的服务，让客户可以享受到更好的产品和体验。 3. 鲜甜香浓的葡萄是如何保证新鲜度的？鲜甜香浓的葡萄采用快速配送服务，通过与顺丰等快递公司合作，我们能够在最短的时间内将葡萄送达客户手中。同时，在配送过程中，我们也会采用最优质的包装材料，以免葡萄在配送过程中受到挤压和碰撞。这样就能够确保葡萄能够在最短时间内送达客户手中，并保持最佳的新鲜度和口感。
鲜甜香浓，自家葡萄出售随机日志
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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>人(ren)類(lei)竟(jing)能(neng)再(zai)度(du)擊(ji)敗(bai)頂(ding)級(ji)圍(wei)棋(qi)AI？壹(yi)招(zhao)逆(ni)風(feng)翻(fan)盤(pan)，這(zhe)個(ge)業(ye)余(yu)四(si)段(duan)棋手(shou)完(wan)勝(sheng) 新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：好(hao)困(kun) 昕(xin)朋(peng) 【新智元導(dao)讀(du)】時(shi)隔(ge)7年(nian)，人类围棋選(xuan)手首(shou)次(ci)「大(da)胜」顶尖(jian)AI棋手！是(shi)什(shen)麽(me)策(ce)略(lve)，讓(rang)李(li)世(shi)石(shi)都(dou)甘(gan)拜(bai)下(xia)风的(de)人工(gong)智能鎩(sha)羽(yu)而(er)歸(gui)呢(ne)？ 2016年，是人工智能的崛(jue)起(qi)之(zhi)年。 自(zi)從(cong)AlphaGo完胜围棋世界(jie)冠(guan)軍(jun)李世石之後(hou)，代(dai)表(biao)围棋顶尖水(shui)平(ping)的玩(wan)家(jia)再也(ye)不(bu)是人类。 然(ran)而，今(jin)天(tian)金(jin)融(rong)时报的一篇(pian)文(wen)章(zhang)让围棋重(zhong)回(hui)人們(men)的視(shi)野(ye)：人类找(zhao)到(dao)了(le)戰(zhan)胜AI的方(fang)法(fa)！ 蟄(zhe)伏(fu)7年，人类棋手要(yao)卷(juan)土(tu)重來(lai)了嗎(ma)？ 围棋逆风翻盘，人类战胜AI？ FT报道稱(cheng)，来自美(mei)國(guo)的 业余四段棋手Kellin Pelrine，一舉(ju)击败了顶级的下棋AI——KataGo。 在(zai)15場(chang)線(xian)下比(bi)賽(sai)中(zhong)，Perline在沒(mei)有(you)計(ji)算(suan)機(ji)的幫(bang)助(zhu)下，贏(ying)得(de)了14场比赛。 而这个让人类棋手奪(duo)回围棋桂(gui)冠的计劃(hua)，出(chu)自加(jia)州(zhou)研(yan)究(jiu)公(gong)司(si)FAR AI的研究人員(yuan)之手。該(gai)團(tuan)隊(dui)通(tong)過(guo)分(fen)析(xi)AI棋手的弱(ruo)點(dian)加以(yi)針(zhen)對(dui)，从而獲(huo)得最(zui)后的胜利(li)。 FAR AI的首席(xi)執(zhi)行(xing)官(guan)Adam Gleave說(shuo)：「对我(wo)们来说，利用(yong)这个系(xi)統(tong)非(fei)常(chang)容(rong)易(yi)。」 Gleave表示(shi)，团队研發(fa)的AI在與(yu)KataGo進(jin)行了100多(duo)萬(wan)次的对局(ju)之后，发現(xian)了一个人类玩家可(ke)以利用的「bug」。 Pelrine说，他(ta)们发现的获胜策略「对人类来说並(bing)不難(nan)」，中级玩家可以使(shi)用它(ta)来击败机器(qi)。他還(hai)使用这種(zhong)方法战胜了另(ling)一个顶级围棋系统Leela Zero。 Kellin Pelrine FT寫(xie)道，雖(sui)然有计算机的帮助，但(dan)这场決(jue)定(ding)性(xing)的胜利还是為(wei)人类棋手打(da)開(kai)了一扇(shan)大門(men)。 七(qi)年之前(qian)，人工智能在这項(xiang)最復(fu)雜(za)的遊(you)戲(xi)中遙(yao)遥領(ling)先(xian)於(yu)人类。 由(you)DeepMind設(she)计的AlphaGo系统，在2016年以4比1击败了围棋世界冠军李世石。李世石也在慘(can)败三(san)年后宣(xuan)布(bu)退(tui)役(yi)，称AlphaGo是「無(wu)法击败的」。 而对于人工智能的这种強(qiang)勢(shi)， Pelrine不以为然。在他看(kan)来，棋局中大量(liang)的組(zu)合(he)和(he)變(bian)化(hua)，意(yi)味(wei)著(zhe)计算机不可能評(ping)估(gu)棋手所(suo)有可能的未(wei)来招式(shi)。 簡(jian)單(dan)来说，Pelrine使用的策略是「聲(sheng)東(dong)击西(xi)」。 一方面(mian)，Pelrine在棋盘的各(ge)个角(jiao)落(luo)落子(zi)，迷(mi)惑(huo)AI；另一方面，Pelrine認(ren)準(zhun)AI棋手的一片(pian)领域(yu)，逐(zhu)漸(jian)將(jiang)其(qi)四周(zhou)包(bao)围。 Pelrine说，即(ji)使包围即将完成(cheng)，AI棋手也没有註(zhu)意到这一片區(qu)域的危(wei)險(xian)。他接(jie)着说：「但是作(zuo)为人类，这些(xie)漏(lou)洞(dong)是很(hen)容易被(bei)发现的。」 加州大學(xue)伯(bo)克(ke)利分校(xiao)计算机科(ke)学教(jiao)授(shou)Stuart Russell说，一些最先进的围棋游戏机被发现存(cun)在弱点，这表明(ming)支(zhi)撐(cheng)當(dang)今最先进AI的深(shen)度学習(xi)系统存在根(gen)本(ben)缺(que)陷(xian)。 他表示，这些系统只(zhi)能「理(li)解(jie)」他们經(jing)歷(li)过的特(te)定情(qing)況(kuang)，并且(qie)无法和人类一樣(yang)，对策略进行简单的概(gai)括(kuo)。 能战胜AI的，只有AI！ 不过嚴(yan)格(ge)意義(yi)上(shang)来说，研究人员是通过AI打败了AI，或(huo)者(zhe)说，用AI帮助人类在围棋中击败AI。 作为參(can)考(kao)来源(yuan)的論(lun)文，首次发表于2022年11月(yue)并在今年1月进行了更(geng)新，作者則(ze)分別(bie)来自于MIT、UC伯克利等(deng)机構(gou)。 文中，研究人员訓(xun)練(lian)出了一个具(ju)有抗(kang)性策略的AI，进而击败了最先进的围棋人工智能系统KataGo。 项目(mu)地(di)址(zhi)：https://goattack.far.ai/adversarial-policy-katago#contents 论文地址：https://arxiv.org/abs/2211.00241 結(jie)果(guo)顯(xian)示，当KataGo不使用搜(sou)索(suo)樹(shu)时，攻(gong)击者在1000盘棋中取(qu)得了100%的胜率(lv)，而当KataGo使用足(zu)夠(gou)多的搜索时，胜率超(chao)过97%。 对此(ci)，研究人员强調(tiao)，对抗性策略AI可以击败KataGo，但它卻(que)會(hui)被人类业余愛(ai)好者战胜，与此同(tong)时人类业余爱好者是打不赢KataGo的。 也就(jiu)是说，这个AI能够取胜，并不是因(yin)为围棋下得更好，而是它能誘(you)使KataGo去(qu)犯(fan)下严重的錯(cuo)誤(wu)。 攻击策略 在此之前，像(xiang)是KataGo和AlphaZero等等这些下棋AI，都通过自我博(bo)弈(yi)进行训练的。 但在这项被作者称为「受(shou)害(hai)者游戏」（victim-play）的研究中，攻击者（adversary）需(xu)要通过与一个固(gu)定的受害者（victim）进行博弈，来训练自己(ji)的制(zhi)胜策略（不是模(mo)仿(fang)对手的下法）。 对此，研究人员引(yin)入(ru)了兩(liang)个不同的对抗性MCTS（A-MCTS）策略来解决这个問(wen)題(ti)。 样本A-MCTS-S：研究人员设置(zhi)的搜索过程(cheng)为：当受害者下棋时，从受害者的策略網(wang)絡(luo)中采(cai)样；当輪(lun)到攻击者时，从攻击者的策略网络中采样。 遞(di)归A-MCTS-R：由于A-MCTS-S低(di)估了受害者的實(shi)力(li)，因此研究人员提(ti)出了一种新的策略A-MCTS-R。然而，这种变化增(zeng)加了攻击者训练和推(tui)理的计算复杂性。 具體(ti)来说，在A-MCTS-R中，研究人员会在受害者節(jie)点上使用一个新的（递归）MCTS搜索来进行模擬(ni)，从而取代A-MCTS-S中的受害者采样步(bu)驟(zhou)。 虽然这不再是一个完美的受害者模型(xing)，但它往(wang)往比A-MCTS-S更准確(que)，因为后者会错误地假(jia)设受害者不进行搜索。 评估结果如(ru)下，具体細(xi)节可参閱(yue)原(yuan)文。 参考資(zi)料(liao)： https://www.ft.com/content/175e5314-a7f7-4741-a786-273219f433a1返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任(ren)编辑：