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本节探讨Prompt Tuning和P-Tuning两种高效的模型微调方法，它们通过设计和优化输入提示（Prompt），以最小的参数变动显著提升预训练模型的任务表现。

请先通过以下命令安装它们：： ``` bash pip install requests tavily-python openai ``` （1）指令模板 驱动真实 LLM 的关键在于提示工程（Prompt Engineering）。

前景理论（Prospect theory）认为，损失带来的痛苦感比同等收益带来的喜悦感更强烈，这是行为金融学的重要理论（我们将在第九章详细说明），也同样适用于立法方面。

图12-22 same padding示意图 12.5.3.4 卷积层的权值共享 卷积层设计的第三个核心概念是权值共享（Shared Weights），由于这些权值实际上就是相邻两层不同神经元之间的连接参数，所以有时候也将权值共享称为参数共享（Parame...

参数剪枝 在对已经训练好的模型进行小型化的过程中，参数剪枝（ Parameter Pruning）是一种常 用且有效的技术。

图11-4 幂律的无标度特性 2. 无标度网络的演化机制 在巴拉巴西之前，很多人也发现了幂律分布的现象，例如1990年Pareto研究经济时发现的帕累托分布（Pareto distribution）等，在巴拉巴西之后人们更是陆续发现，诸如社交网络、生物学网...

P2P技术因其门槛低，让更多的IaaS具有无限创意精神 PaaS的中小企业投入其中，借助云计算时代大型企业提供的基础服务 （IaaS）和平台服务（PaaS），P2P技术企业获得更多机会，发挥其灵 活性和速度优势，扩大P2P技术的生存空间及应用领域。

该流程遵循图2.10所示的架构，具体步骤如下： 1. 感知 (Perception) ：流程始于感知模块 (Perception Module)。

政策研究所（Institute for Policy Studies）和企业发展公司（Corporation for Enterprise Development）发现，过去30年来，白人家庭的平均净资产增长超过80%，是黑人家庭净资产增长率的3倍。

$$ text{Average Score} = frac{1}{N} sum_{i=1}^{N} frac{sum{d=1}^{4} S{i,d}}{4} $$ 2. 及格率（Pass Rate）：统计平均分达到 3.5 分及以上的题目比例，反映生成题目...

模式匹配与文本替换 ELIZA的算法流程基于模式匹配（Pattern Matching）与文本替换（Text Substitution），可被清晰地分解为以下

泊松分布(Poisson distribution)：描述单位时间内随机事件发生的次数。

l 物理视图 （Physical view）：从系统工程师的角度来描述系统，包括系统组件的物理拓扑、各组件 之间的物理连接，也被称为“部署视图”，一般会通过 UML 中的部署图来表示； l 场景 （Scenarios）：通过一小组用例或场景来描述架构，包括...

传统的 策略梯度 方法 7.1.1 策略梯度 方法 的 基 本原 理 策略梯度（Policy Gradient）方法是一种直接优化策略的强化学习 算法。

网上其实已经有很多介绍AlphaGo背后技术的文章，但大部分文章一上来就将AlphaGo分成策略网络（Policy Network）和价值网络（Value Network）两部分来讲解，未免过于抽象和笼统。

自动化网页测试（Playwright） 2. 智能笔记助手（Obsidian + Perplexity）

如果说 ReAct 像一个经验丰富的侦探，根据现场的蛛丝马迹（Observation）一步步推理，随时调整自己的调查方 向；那么 Plan-and-Solve 则更像一位建筑师，在动工之前必须先绘制出完整的蓝图（Plan），然后严格按照蓝图来施 工（Sol...

思考 (Thought) ：这是智能体的认知核心，对应图中的规划模块 (Planning Module) 和大型语言模型 (LLM) 的协同工作。

实现定制化主要依赖以下方法：调整输入提示 （ Prompt Engineering ）、微调生成参数，以及通过上下文管理优化 对话的连续性与精准性。

Google Chart 提供了折线图（Line Charts）、条状图（Bar Charts）、饼图（Pie Charts）、 Venn 图（Venn Diagrams）和散点图（Scatter Plots） 5 种图表。

Use a Page Object Model (POM) to encapsulate UI interactions, so

to handle specialized workloads: AI/ML, High-Performance Computing

– Policy Decision Point (PDP): This is the centralized “brain” of

· 位置编码器（Positional Encoding）层。