A aabs 绝对值、模acos 反余弦 acosh 反双曲余弦 acot 反余切 acoth 反双曲余切 acsc 反余割 acsch 反双曲余割 align 启动图形对象几何位置排列工具 all 所有元素非零为真 angle 相角 ans 表达式计算结果的缺省变量名 any 所有元素非全零为真 area 面域图 argnames 函数

指令微调（Instruction Tuning），是指使用自然语言形式的数据对预训练后的大语言模型进行参数微调，在一些文章中也称为有监督微调（Supervised Fine-tuning，SFT）或多任务提示训练（Multitask Prompted Training）。指令微调的第一步就是收集或构建指令化的实例，然后通过有监督的方式对LLM的参数进行微调，经过指令微调后，大语言模型能够展现出较强

一、线性规划问题　　已知目标函数和约束条件均为线性函数，求目标函数的最小值（最优值）问题。1.求解方式：用linprog函数求解2.linprog函数使用形式：　　x=linprog(f,A,b)　　x=linprog(f,A,b,Aeq,beq)　　x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)　　x=linprog(f,A,b,Aeq,...

一文了解苹果大模型部署方案，包括设备端LLM、云端LLM和第三方LLM（如ChatGPT）。

多模态崛起，Agent进入全模态阶段。

赛博周刊2025上半年工具精选分享，欢迎收藏。

大语言模型从通用走向推理，万字长文解析推理语言模型，建议收藏后食用。

Prompt Engineering（PE）就像是炼丹师的魔法配方，好的PE能够激发大模型的涌现能力，给人灵光一现的惊喜。下面我们就从OpenAI和它的死对头Anthropic给出的官方PE指南出发，了解好的PE应当遵循的基本原则，然后再介绍目前非常流行且有效的“CO-STAR框架”，最后再针对性地给出9个适合不同场景的9个PE框架。

V3：适合企业级大规模NLP需求，追求效率与成本平衡。R1：推荐学术研究、复杂问题解决场景，需深度推理与结构化输出。R1-Zero：适用于探索RL技术边界或需自我优化能力的实验场景。

Test time Scaling Law、RL Scaling Law和预训练Scaling Law，三者形成循环迭代。