郑重承诺: 一对一指导安装包教学会
1.苹果系统、安卓系统均可安装

2.在"设置DD辅助功能DD微信麻将挂工具"里.点击"开启".

3.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启".(好多人就是这一步忘记做了)

4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭".(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口.) 
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第7个得到"推大石其实一贯都有挂!"原来是有挂(2024有挂版)分享是一款帮助大家玩牌开透、视的辅助工具，功能可不止是开透、视还能帮助大家修改游戏里的各种数据，绝对防封号。
公司推出的手游辅助插件是一款非常实用的专为手游游戏玩家打造的专属辅助，强大的功能和超强的稳定性，是你拿好的保证！看穿（透视）、是你胜利的最大助力~
1、选择起手牌型，也就是需要服务器发给你的牌型，可选择四种牌型，每种牌型选择一组，不可重选，炸弹、三张、对子、四种基本牌型可供选择。
2、插件功能只有等上方进度条滑动到最右侧时方可用。滑动时长因用户的网速和机器配置的不同而各异，一般在3秒左右可扫描一次。
3、提供看穿功能，可看另外玩家。
1.通过添加客服安装这个软件.打开.
2.在“设置DD辅助功能推大石辅助工具”里.点击“开启”.
3.打开工具.在“设置DD新消息提醒”里.前两个选项“设置”和“连接软件”均勾选“开启”.(好多人就是这一步忘记做了)
4.打开某一个组.点击右上角.往下拉.“消息免打扰”选项.勾选“关闭”.(也就是要把“群消息的提示保持在开启”的状态.这样才能触系统发底层接口.)
5.保持手机不处关屏的状态.
6.如果你还没有成功.首先确认你是智能手机(苹果安卓均可).其次需要你的推大石升级到最新版本.  

一、私人局和透视挂机的基本概念

1. 私人局：推大石 的私人局是指玩家之间自行建立的游戏房间，通常在私人局中，只有事先邀请的好友才能参与游戏，这样能够确保游戏的隐私性和友好性。

2. 透视挂机：透视挂机声称能够让玩家在游戏过程中看到其他玩家的手牌，从而获得巨大的优势。这种软件声称能够突破游戏的保密措施，让使用者事先知道其他玩家的牌，并且在游戏中无往不利。

   1这款游戏可以开挂，确实是有挂的，
   2.在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".

   3.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)

   4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口)

   【央视新闻客户端】

今天凌晨两点，OpenAI开启了12天技术分享直播，发布了最新“强化微调”（Reinforcement Fine-Tuning）计划。

与传统的微调相比，强化微调可以让开发者使用经过微调的更强专家大模型（例如，GPT-4o、o1），来开发适用于金融、法律、医疗、科研等不同领域的AI助手。

简单来说，这是一种深度定制技术，开发者可利用数十到数千个高质量任务，参照提供的参考答案对模型响应评分，让模型学习如何就类似问题推理，提高其在特定领域任务上的准确性和工作效率。

申请API:https://openai.com/form/rft-research-program/

在许多行业，虽然一些专家具有深厚的专业知识和丰富的经验，但在处理大规模数据和复杂任务时，可能会受到时间和精力的限制。

例如，在法律领域，律师需要处理大量的法律条文和案例，虽然他们能够凭借专业知识进行分析，但借助经过强化微调的 AI 模型，可以更快速地检索相关案例、进行初步的法律条文匹配和分析，为律师提供决策参考，提高工作效率。

OpenAI表示，作为研究计划的一部分，参与者将能够访问处于alpha 阶段的强化微调 API。开发者可以利用该 API 将自己领域特定的任务数据输入到模型中，进行强化微调的实验和应用。

例如，一家医疗研究机构可以将大量的临床病例数据通过 API 输入到模型中，对模型进行医疗诊断任务的强化微调，使其能够更好地理解和处理各种疾病症状与诊断之间的关系。

目前该 API 仍处于开发阶段，尚未公开发布。所以，参与者在使用 API 过程中遇到的问题、对 API 功能的建议以及在特定任务上的微调效果等反馈，对于 OpenAI 改进 API 具有至关重要的作用。

例如，企业在使用 API 对其财务风险评估模型进行微调时，如果发现模型在处理某些特殊财务数据结构时出现错误或不准确的情况，将这些信息反馈给 OpenAI，能够帮助其优化 API 中的数据处理算法和模型参数调整策略，从而使 API 更加完善，为后续的公开发布做好准备。

强化微调简单介绍

强化微调是一种在机器学习和深度学习领域，特别是在大模型微调中使用的技术。这项技术融合了强化学习的原理，以此来优化模型的性能。微调是在预训练模型的基础上进行的，预训练模型已经在大量数据上训练过，学习到了通用的特征。

通过无监督学习掌握了语言的基本规律，然后在特定任务上进行微调，以适应新的要求。强化学习则关注智能体如何在环境中采取行动以最大化累积奖励，这在机器人训练中尤为重要，智能体通过不断尝试和学习来找到最优策略。

强化微调则是将强化学习的机制引入到微调过程中。在传统微调中，模型参数更新主要基于损失函数，而在强化微调中，会定义一个奖励信号来指导这个过程。

这个奖励信号基于模型在特定任务中的表现，比如在对话系统中，模型生成的回答如果能够引导对话顺利进行并获得好评，就会得到正的奖励。策略优化是利用强化学习中的算法，如策略梯度算法，根据奖励信号来更新模型参数。

在这个过程中，模型就像智能体一样，它的参数调整策略就是需要优化的策略，而奖励信号就是对这个策略的评价。

此外，强化微调还需要平衡探索和利用，即模型既要利用已经学到的知识来稳定获得奖励，又要探索新的参数空间以找到更优的配置。

收集人类反馈数据，通常是关于模型输出质量的比较数据。通过这些反馈训练一个奖励模型，该模型能够对语言模型的输出进行打分，以反映其质量或符合人类期望。