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本文目录一览：

• 1、对话庖丁科技CEO林得苗:用大模型做这件小事,解决金融业长期痛点丨AIGC...
• 2、Oracle乱码问题处理
• 3、通过Frida创建API进行爬取内容——记一次爬取某视频App直播源的过程...
• 4、人工反馈的强化学习

对话庖丁科技CEO林得苗:用大模型做这件小事,解决金融业长期痛点丨AIGC...

1、林得苗：从市场环境看，2017年1月成立的庖丁科技最初专注于金融领域，因为金融行业的信息化基础较好，离钱近，客户付费能力强。这使得一旦能推出优质产品，就能吸引客户大量购买。此外，金融行业文档数量庞大，单纯依赖人力处理效率低下且容易出错，这激发了我们利用AI技术解决实际痛点，探索出商业前景。

2、银联智策CEO赵萌，毕业于经济管理学院，是清华大学经济金融数据研究中心执行主任。庖丁科技董事长林得苗，毕业于清华大学计算机系，曾在惠普中国实验室担任研究员。九万里风鹏正举，过去十年里，人工智能、大数据、云计算等一系列技术与传统的金融世界碰撞，诞生了无限广阔的新天地。

Oracle乱码问题处理

1、Oracle 数据库处理中文数据时，乱码问题常见，源于默认字符集 US7ASCII 无法识别中文字符。解决办法包括修改数据库、客户端和应用字符集，或数据转换为正确集，以避免乱码。需确保程序与数据库字符集一致，防止非法字符导致乱码，数据库字符集设置正确，以避免存储数据出现乱码。

2、若Oracle数据库字符集为ZHS16GBK，需确保生僻字在该字符集内，避免乱码。 大多数生僻字在UTF8字符集内存在，建议使用此字符集操作数据库。 若仍有乱码，修改NLS_LANG参数解决。在Windows上也需修改NLS_LANG参数。

3、Oracle数据库处理中文数据时出现乱码问题，这通常是由于默认字符集为US7ASCII，无法识别中文字符。解决此问题需调整数据库、客户端及应用程序的字符集，确保数据转换为正确字符集。在数据库中，字符集不一致可能导致查询结果出现乱码。例如，使用GB2312编码的程序查询UTF-8编码的数据，就会出现乱码。

4、如果出现了中文乱码问题，可以使用以下方法解决：修改字符集：在创建表时，指定正确的字符集；或者在连接数据库时，指定正确的字符集。修改字段类型：如果存储中文字符的字段类型不正确，可以修改字段类型为NVARCHAR2或者NCHAR类型，这两种类型都支持Unicode字符集，可以正确存储中文字符。

5、客户端字符集可通过`NLS_LANG`环境变量进行调整。在遇到中文注释乱码问题时，应将导入客户端字符集设置为与数据库实例字符集相匹配的`ZHS16GBK`。

通过Frida创建API进行爬取内容——记一次爬取某视频App直播源的过程...

这样就可以直接使用Frida创建一个api来获取cKey，然后使用Python来进行更多操作。Frida官方也提供了这样一个案例：简单说，就是通过frida提供的 rpc.exports ，来导出方法，以方便python可以随时调用。Python脚本远程调用Frida在实际应用的环境中，手机一直用USB连着电脑似乎也不太靠谱，而Frida也提供了远程调用的方式。

人工反馈的强化学习

人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）是一种机器学习方法，旨在使智能系统从环境中学习，以最大化某种特定目标。该方法通过引入“奖励”和“惩罚”信号，让系统自行探索环境并学习最佳行为策略。

为解决这一问题，来自人类反馈的强化学习（RLHF）应运而生，旨在通过强化学习方法直接优化语言模型，结合文本数据集训练与复杂的人类价值观反馈。RLHF在ChatGPT中的成功应用展示了其潜力。ChatGPT通过强化学习解释了这一思想，并通过人类反馈优化了模型。

强化学习的独特之处在于它强调智能体在试错过程中学习，平衡探索与利用，以实现长期目标的最大化。在文本生成领域，强化学习通过将文本生成视为一个序列决策问题，使得模型能够根据人类反馈优化输出，生成更符合预期的文本。

年7月27日晚，东北大学自然语言处理实验室与小牛翻译联合举办的生成式大语言模型技术分享系列直播第七期圆满落幕，由王成龙博士主讲的《基于人类反馈的强化学习》报告受到广泛关注。

强化学习，简称RL，是人工智能领域中的一种学习方式，其核心思想在于通过与环境的互动，学习如何做出最优决策以达到预设的目标。RL的学习过程可以被看作是一个决策者在特定环境中寻找最佳策略的过程。

强化学习是人工智能领域中的一种重要学习模式，旨在通过智能体与环境进行交互，实现自主学习。在这个过程中，智能体会采取一系列行动，并根据这些行动的结果获得反馈。反馈可以是正面的奖励或负面的惩罚，目的是引导智能体在未来面对类似情况时做出更好的决策。