卷首语：我所知的是我自己非常无知，所以我要不断学习。

是在 LoRA (Low-Rank Adaptation) 基础上发展起来的一种更高效的参数微调技术，尤其适用于资源极度受限的场景。它在保持 LoRA 优点的同时，进一步通过量化 (Quantization)技术压缩预训练模型，显著降低了内存占用，使得即使在消费级硬件上也能微调大型模型。

"LoRA for Vision Transformer (ViT)" 指的是将 LoRA (Low-Rank Adaptation) 技术应用于 Vision Transformer (ViT) 模型，以实现参数高效的微调。ViT 模型在图像识别领域取得了显著的成果，但其庞大的参数量使得全参数微调成本高昂。LoRA 提供了一种解决方案，通过只训练少量参数，即可使 ViT 模型适应新的图像任务，同

链式提示（PromptChaining）是一种提示工程技术，通过将复杂任务分解为多个简单的子任务，并将这些子任务的输出作为后续任务的输入，从而逐步完成复杂的目标。然而，链式提示也面临任务分解、提示设计和累积误差等挑战。未来，链式提示可以与其他技术（如生成知识、自我一致性）结合，进一步提升大语言模型在复杂任务中的表现。链式提示是一种强大的提示工程技术，通过将复杂任务分解为多个简单的子任务，逐步完成整

Selenium3出来了，除了需要指定浏览器安装路径，驱动程序路径加入PATH，单机版用起来没什么大差别。鉴于网上现在关于WebDriver Remote，仅有的几篇帖子都是JAVA版的。猫哥这里尝试了一下Python版。

人生如同一盘盛满丰盛美味的饺子，其中有争斗，有友情，也有懂得舍弃与分享的智慧。无论身处何方，我们都应珍惜这样的瞬间，品味生活的酸甜苦辣，将传统与现代、东方与西方的文化交融，创造出更美好的未来。作为一个非著名民间金庸研究者，猫哥第一时间想到的是《飞狐外传》中，胡斐给苗人凤送药，在苗家吃饭时，苗人凤想试出胡斐武功，而特意阻止后者吃白菜的场景。在这个寒冷的圣诞夜，他们明白，饺子固然美味，但真正珍贵的是那

是一种针对大型预训练语言模型 (LLMs) 的高效微调技术。它旨在解决全参数微调所带来的计算和存储成本问题。冻结预训练模型的原始参数，并通过引入少量可训练的低秩矩阵来模拟参数更新。这样，在微调过程中，只需要优化这些低秩矩阵的参数，而不需要修改原始模型的参数，从而大大减少了需要训练的参数量。

是一种利用大语言模型 (LLM) 自动生成和优化提示（Prompt）的框架，旨在减少人工设计提示的工作量，并提高 LLM 在特定任务上的性能。与手动设计提示不同，APE 通过让 LLM 自身生成和评估提示，自动探索更有效的提示策略，从而实现提示工程的自动化。未来，随着 LLM 技术的不断发展和 APE 框架的不断完善，自动提示工程有望成为 LLM 应用的重要组成部分。自动提示工程师 (APE) 是

不论是GPT还是国产大模型kimi，输出的数学公式想直接复制到word里总会格式错乱，如果自己手写数学公式，公式编辑器用起来太麻烦。一个办法教你搞定公式到word！

是一种利用大语言模型 (LLM) 本身来生成、优化或选择提示（Prompt）的提示技术。与传统的由人类手动设计提示不同，Meta-Prompting 将提示的生成过程也交给 LLM 来完成，从而实现提示的自动化和自适应。通过利用 LLM 的生成能力和上下文学习能力，Meta-Prompting 可以生成更有效、更符合特定任务需求的提示，从而提高 LLM 在各种任务中的性能。