0. 背景机构：Allen 人工智能研究所 & 华盛顿大学作者：Paul G发布地方：arxiv、NAACL 2018面向任务：word representation论文地址：https://arxiv.org/abs/1802.05365论文代码：https://github.com/allenai/bilm-tf。顺便安利该研究所的https://github.com/al...

在用word进行论文排版过程中常常需要对公式进行调整，一般需要公式居中放置，且编号右对齐。比如我们要把A,B,C,D,E,F,G这几个公式自动编号（每个字母代表一个公式）。1.先制定制表位位置：单击开始目录下面的段落，在弹出的对话框下面可以看到“制表位”。这会激活“制表位”对话框。   2.出现制表位对话框，如下图：设置制表位的位置，如下图设置的是17.32个字符。对齐

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背景论文题目：《QANet: Combining Local Convolution with Global Self-Attention for Reading Comprehension》区别于目前大多数包含注意力机制（attention model）和循环神经网络（RNN）的阅读理解模型，QANet 的嵌入编码器和模型编码器摒弃了 RNN 的复杂递归结构，仅仅使用卷积（convoluti..

由于llama2模型的下载需要经过官方的授权，这就需要登陆hugging face的，对模型页面进行申请。等待审核通过后，才能够下载。如果在单纯用 git lfs 的方式进行下载，需要输入账号和密码。为了更快速地进行下载，既能够设置密码、也能够设置代理，采用脚本的方式会更加合适，不会因为随便改动代理而引发其他问题。

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ReSum旨在解决基于大型语言模型（LLM）的WebAgent在执行长周期搜索任务时遇到的上下文窗口限制问题。ReSum通过周期性地调用摘要工具来压缩不断增长的交互历史，将其转化为紧凑的推理状态，从而实现无限探索。为了使智能体适应这种基于摘要的推理模式，作者们设计了ReSum-GRPO强化学习算法，该算法通过分割长轨迹并广播轨迹级别的优势来进行训练。实验结果表明，与传统的 ReAct 范式相比，R

当下正是大型语言模型和生成式AI时代，蓬勃发展的大型语言模型带来了定制和特定领域模型部署的重大机(风)遇(口)。一方面，云服务器部署发展迅速，提供能够利用多个GPU为更大模型、更多并发服务请求的解决方案。与此同时，本地化的端侧部署开始崭露头角，量化后的模型已能部署到笔记本电脑、浏览器和手机等端侧设备上。相信未来是端云混合的部署方式，因此让任何人都能在云端和本地环境中运行大型语言模型至关重要。包括M