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近日，一項關(guān)于利用大型語言模型（llm）進行航天器自主控制的研究引起關(guān)注。研究人員通過模擬競賽的方式，測試了chatgpt在航天器操控方面的表現(xiàn)。結(jié)果顯示，chatgpt在自主航天器模擬競賽中取得了第二名的優(yōu)異成績，僅次于一個基于不同方程的模型。這一成果不僅展示了llm在航天領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，也為未來的航天自主系統(tǒng)開發(fā)提供了新的思路。

隨著航天技術(shù)的不斷發(fā)展，衛(wèi)星數(shù)量不斷增加，未來人類將無法手動控制所有衛(wèi)星。此外，在深空探測中，光速的限制使得我們無法實時直接控制航天器。因此，開發(fā)能夠自主進行決策的機器人系統(tǒng)成為航天領(lǐng)域的重要發(fā)展方向。為了推動相關(guān)技術(shù)的創(chuàng)新，近年來航空航天研究人員創(chuàng)建了基于熱門游戲《坎巴拉太空計劃》的“坎巴拉太空計劃微分博弈挑戰(zhàn)賽”。這一挑戰(zhàn)賽為研究人員提供了一個相對真實的環(huán)境，用于設(shè)計、實驗和測試自主系統(tǒng)。競賽包括多種場景，例如追逐和攔截衛(wèi)星的任務(wù)，以及躲避探測的任務(wù)。

在即將發(fā)表于《空間研究進展》雜志的一篇論文中，一個國際研究團隊介紹了他們的參賽方案：一款商業(yè)化的llm，類似于chatgpt和llama。研究人員選擇使用llm的原因在于，傳統(tǒng)的自主系統(tǒng)開發(fā)方法需要經(jīng)過多次訓(xùn)練、反饋和優(yōu)化，而坎巴拉挑戰(zhàn)賽的使命是盡可能真實地模擬現(xiàn)實情況，這意味著任務(wù)可能僅持續(xù)數(shù)小時，因此持續(xù)優(yōu)化模型是不切實際的。相比之下，llm已經(jīng)在大量人類文本上進行了訓(xùn)練，因此在最佳情況下，它們只需要經(jīng)過少量的精心提示詞工程和幾次嘗試，就能為特定情境找到合適的上下文。

據(jù)it之家了解，為了使llm能夠?qū)嶋H操控航天器，研究人員開發(fā)了一種方法，將航天器的狀態(tài)和目標(biāo)以文本形式進行描述，并將其傳遞給llm，請求其提供關(guān)于如何調(diào)整和操縱航天器的建議。隨后，研究人員開發(fā)了一個轉(zhuǎn)換層，將llm基于文本的輸出轉(zhuǎn)換為能夠操作模擬航天器的功能代碼。通過一系列簡單的提示詞和一些微調(diào)，研究人員成功讓chatgpt完成了挑戰(zhàn)中的許多測試任務(wù)，并最終在競賽中獲得第二名。

值得注意的是，這些研究工作是在chatgpt最新的4.0版本發(fā)布之前完成的。盡管如此，llm在航天領(lǐng)域的應(yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn)，尤其是避免“幻覺”（即無意義的、不合理的輸出）的問題。在現(xiàn)實場景中，這種錯誤輸出可能會帶來災(zāi)難性的后果。然而，這一研究結(jié)果仍然充分展示了即使是現(xiàn)成的llm，在吸收了大量人類知識后，也能以意想不到的方式被應(yīng)用于實際工作中。

golang 實現(xiàn)單機版 MapReduce

了解MapReduce 基本原理后，再來通過一個簡單的word count 例子，來描述MapReduce 的使用方法，代碼如下：/ The mapping function is called once for each piece of the input.// In this framework, the key is the name of the file that is being processed,// and the value is the file's cont還有呢？
Reduce 要向每個Map 去拖取數(shù)據(jù)，在內(nèi)存中每個Map 對應(yīng)一塊數(shù)據(jù)，當(dāng)內(nèi)存中存儲的Map 數(shù)據(jù)占用空間達到一定程度的時候，開始啟動內(nèi)存中merge，把內(nèi)存中的數(shù)據(jù)merge 輸出到磁盤上一個文件中_-。如果在內(nèi)存中不能放得下這個Map 的數(shù)據(jù)的話，直接把Map 數(shù)據(jù)寫到磁盤上，在本地目錄創(chuàng)建一個文件，從有幫助請點贊_。

Java 大視界——Java 實現(xiàn) MapReduce 編程模型:基礎(chǔ)原理與代碼...

一、MapReduce 編程模型基礎(chǔ)原理：深入核心，洞察本質(zhì)1.1 核心概念精解：奠定堅實理論基石MapReduce 主要包含兩個關(guān)鍵階段：Map 階段和Reduce 階段，它們宛如精密儀器中的關(guān)鍵齒輪，相互協(xié)作推動數(shù)據(jù)處理流程的運轉(zhuǎn)。在Map 階段，數(shù)據(jù)被分割成多個小的數(shù)據(jù)集，由不同的計算節(jié)點并行處理，每個節(jié)點將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為還有呢？
Hadoop是Apache軟件基金會下一個開源分布式計算平臺，以HDFS(Hadoop Distributed File System)、MapReduce(Hadoop2.0加入了YARN,Yarn是資源調(diào)度框架，能夠細粒度的管理和調(diào)度任務(wù)，還能夠支持其他的計算框架，比如spark)為核心的Hadoop為用戶提供了系統(tǒng)底層細節(jié)透明的分布式基礎(chǔ)架構(gòu)。hdfs的高容錯性、高伸縮性、高效性等優(yōu)點讓用好了吧！

大數(shù)據(jù)技術(shù)深度剖析:Hadoop、Spark 等框架的原理與應(yīng)用場景對比

一、Hadoop框架原理Hadoop是由Apache軟件基金會開發(fā)的開源大數(shù)據(jù)處理框架，主要由兩個核心部分組成：HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFSHDFS是Hadoop的分布式存儲系統(tǒng)，它將數(shù)據(jù)分割成多個塊，并在集群中的多個節(jié)點上進行冗余存儲，以保證數(shù)據(jù)的可靠性和容錯性。每個數(shù)據(jù)塊通常為128MB（可以配置），..
一個job 的map 階段MapTask 并行度（個數(shù)），由客戶端提交job 時的切片個數(shù)決定。MapTask 和ReduceTask 工作機制（也可回答MapReduce 工作原理）MapTask 工作機制（1）Read 階段：Map Task 通過用戶編寫的RecordReader，從輸入InputSplit 中解析出一個個key/value。（2）Map 階段：該節(jié)點主要是將說完了-|。

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