大模型（LLMs）核心原理包括基础与进阶知识。基础面涵盖主流开源模型体系（如Llama、Qwen等）、三种Decoder结构差异（Encoder-Decoder、Causal Decoder、Prefix Decoder）、训练目标（自回归语言建模）、涌现能力成因（参数规模效应）以及Decoder-only成为主流的原因（高效、简洁、泛化）。进阶面探讨生成式模型原理、文本多样化生成方法（如温度参数

本文解析了学术场景中“online”和“oral speech”的含义。“online”指论文在学术平台正式上线发表，包括“Online First”和“Full Online”两种形式，强调其学术有效性和引用规范。“oral speech”则是学术会议或答辩中的口头报告，需提炼研究核心内容，通过清晰表达和PPT辅助进行交流。两者分别对应论文发表和学术交流的重要环节。

提示词：角色 + 任务 + 背景 + 格式 + 约束有标题、编号、列表、表格等格式，明确内容层级；给出思维链步骤，不要写死的软步骤，要求进行输出最后获得答案，给出案例。

这意味着它们在原始文本中没有对应的字符。而其他标记则对应着原始文本中的具体字符范围。，这在很多自然语言处理任务（像问答系统、命名实体识别等）里非常关键。清晰地展示了每个标记在原始文本中的字符位置。下面是一个简单的示例，用来展示如何使用。）在进行分词操作时返回的一个重要信息，offset_mapping是。

自动化提示词生成(APE)通过AI自动生成和优化提示词，大幅提升任务适配性。核心流程包括：明确任务场景与约束、设计提示生成器指令、批量生成候选提示词、按标准筛选最优解、迭代优化。该方法适用于电商客服、内容创作、代码生成等场景，关键技巧在于设定具体约束、生成多样化候选池、量化评估标准。通过"AI优化AI指令"的闭环，无需复杂提示工程即可获得高质量提示词，特别适合批量生成或高要求场

容器技术作为云原生发展基石，成为云计算领域的技术趋势，技术迭代更新很快并被广泛使用，从Docker到K8S、Rancher以及Podman，商业化和开源相结合，容器技术正在成为释放云价值的最短路径。2.加速微服务应用架构进程，采用瀑布模型开发法的单体代码库转变为独立开发和部署的松耦合服务，其他服务组件，轻松地共享、部署、更新和瞬间扩展，容器技术用在传统应用，提高现有应用的安全性和可移植性。有效的将

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RAG优化策略核心解析 RAG（检索增强生成）通过检索外部知识增强大模型回答能力，其优化围绕两大模块： 检索优化：提升资料查找精准度，如利用知识图谱建立语义关联、多模态检索处理图文数据、查询转换细化用户问题，并通过BERT等模型对结果排序。 生成优化：确保回答基于检索内容，如Self-RAG让模型自主筛选有效资料、模块化设计灵活升级组件、结合监督微调（SFT）提升回答规范性。 关键创新点： 知识图

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本文详细介绍了期刊投稿时作者信息填写的规范要求。主要内容包括：1）核心填写原则（信息一致性、标注清晰性、通讯作者唯一性）；2）具体填写方法演示（作者姓名、单位/机构、通讯作者）；3）常见错误规避指南（如单位上标错误、邮箱无效等）；4）提供可直接套用的规范模板。特别强调作者姓名拼写、单位标注、通讯作者指定等关键细节，并以深圳大学和同济大学研究团队为例进行说明，帮助投稿者避免因格式问题被退回修改。