通过观察这些特征通道的中间激活图就能发现，卷积网络中的各个通道并不是漫无目地进行特征提取，而是各负其责，忽略不相关的噪声信息，专门聚焦于自己所负责的那部分特征，激活各个特征点。这些特征点（也就是小模式）进行组合，就实现了高效率的图像识别。

加载波士顿房价数据集，创建一个线性回归模型，并使用训练集对模型进行拟合。对测试集进行预测，绘制真实值和预测值的折线图。计算模型的决定系数和r2均方误差。

阿里团队名为DAIL-SQL的新的综合解决方案。使用开源LLM对比OpenAI LLM。文档比较了几种prompt engineering方法，探索高效的提示工程。提出了一种新的Text - to - SQL提示工程方法，命名为DAIL - SQL，该方法以86.6 %的执行准确率刷新了Spider排行榜中的最佳性能。

通过观察这些特征通道的中间激活图就能发现，卷积网络中的各个通道并不是漫无目地进行特征提取，而是各负其责，忽略不相关的噪声信息，专门聚焦于自己所负责的那部分特征，激活各个特征点。这些特征点（也就是小模式）进行组合，就实现了高效率的图像识别。

2021年斯坦福的研究人员在论文《》中提出了 Prefix Tuning 方法。与Full-finetuning 更新所有参数的方式不同，该方法是在输入 token 之前构造一段任务相关的 virtual tokens 作为 Prefix，然后训练的时候只更新 Prefix 部分的参数，而 Transformer 中的其他部分参数固定。该方法其实和构造 Prompt 类似，只是 Prompt 是人

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阿里团队名为DAIL-SQL的新的综合解决方案。使用开源LLM对比OpenAI LLM。文档比较了几种prompt engineering方法，探索高效的提示工程。提出了一种新的Text - to - SQL提示工程方法，命名为DAIL - SQL，该方法以86.6 %的执行准确率刷新了Spider排行榜中的最佳性能。

通过观察这些特征通道的中间激活图就能发现，卷积网络中的各个通道并不是漫无目地进行特征提取，而是各负其责，忽略不相关的噪声信息，专门聚焦于自己所负责的那部分特征，激活各个特征点。这些特征点（也就是小模式）进行组合，就实现了高效率的图像识别。

2021年斯坦福的研究人员在论文《》中提出了 Prefix Tuning 方法。与Full-finetuning 更新所有参数的方式不同，该方法是在输入 token 之前构造一段任务相关的 virtual tokens 作为 Prefix，然后训练的时候只更新 Prefix 部分的参数，而 Transformer 中的其他部分参数固定。该方法其实和构造 Prompt 类似，只是 Prompt 是人

阿里团队名为DAIL-SQL的新的综合解决方案。使用开源LLM对比OpenAI LLM。文档比较了几种prompt engineering方法，探索高效的提示工程。提出了一种新的Text - to - SQL提示工程方法，命名为DAIL - SQL，该方法以86.6 %的执行准确率刷新了Spider排行榜中的最佳性能。