将 ToT 框架的主要概念概括成了一段简短的提示词，指导 LLM 在一次提示中对中间思维做出评估。我的看法：如果模型足够强大，CoT和ToT的作用将大大减少。一句话总结：CoT和ToT都是Prompt技巧中的一种。，引导语言模型探索 把思维作为中间步骤 来解决通用问题。Chain-of-Thought思维链。：Tree of Thoughts 思维树。ToT 基于思维链提示进行了。

在做完capacity + random routing后，我们最终确认了每个token要发去的top2expert和其对应的权重，通过加权计算的方式，确认Moe-Layer最终的输出结果。: 为每个expert设置capacity（expert buffer），限制它能处理的最大token数量，多出来的token算为溢出，在top2Expert都溢出的情况下，该token会被直接发去下一层att

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如果什么时候，可以不断流式的接受外界的输入token，KV Cache一直在GPU内存或者临时换出到CPU内存，这样KV Cache就是AI Agent的工作记忆，或者说AI Agent的状态，这是的Agent或许就是不断进行的“半神”存在。大模型的输入：包括角色设定（system prompt）、最近对话、全局记忆概要（即角色对用户的核心记忆 b.2）、经过RAG的聊天记录分段总结（a.）和分类

将 ToT 框架的主要概念概括成了一段简短的提示词，指导 LLM 在一次提示中对中间思维做出评估。我的看法：如果模型足够强大，CoT和ToT的作用将大大减少。一句话总结：CoT和ToT都是Prompt技巧中的一种。，引导语言模型探索 把思维作为中间步骤 来解决通用问题。Chain-of-Thought思维链。：Tree of Thoughts 思维树。ToT 基于思维链提示进行了。

loss含义是 对上文St而言，如果token At产生的预估收益越高，那就增大它出现的概率，否则降低它的概率。这一步设计的目的是 要让 Rt 可计算，其中一种设计是 除了最后的T时刻，其余时刻的即时奖励，我们就用“Actor是否遵循了Ref的约束”来进行评价。3、在t时刻，At对应的即时收益为Rt，总收益是Vt（Vt=即时收益+未来收益），也可以理解成“对人类喜好的衡量”，此时模型的状态有St变

来源《百面机器学习》第14章计算广告1. 最赚钱的部门2. 计算广告学：信息科学、统计学、计算机科学、微观经济学等交叉融合，实现语境、广告和受众三者的最佳匹配3. 主要产品：合约广告、竞价广告、程序化交易广告等类型3.1 合约广告：客户多为品牌类广告主，结算方式多为CPM（cost per mille）千次曝光成本，每完成一千次曝光流量平台向广告主收取固定的成本。3.2 竞价广告：最重要的形式是搜

RunnableBinding类：用额外的功能封装一个Runnable。RunnableAssign 一般与RunnableParallel结合，将输入数据复制保留，将产生的数据用 RunnableParallel的key记录下来。Runnable 还具有的方法：bind、 with_config。Runnable 的基本方法有 invoke、 batch、 await、 ainvoke、 aba

ViT的位置编码：https://blog.csdn.net/qq_44166630/article/details/127429697QwenVL发布：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen-vl/

我们展示了一个简单的方案，包括基于网络的合成数据和对LLaVA架构的轻微调整，对于训练此类视觉定位模型出奇地有效。我们收集了迄今为止最大的GUI视觉定位数据集，包含1000万个GUI元素及其在130万个屏幕截图上的指称表达，并用它来训练UGround，这是一个用于GUI代理的强大的通用视觉定位模型。