本文研究了通过输入增强来提高大语言模型个性化内容推荐性能的各种提示策略。提出的方法LLM-Rec包括四种不同的提示策略:1)基本提示 2)推荐驱动提示 3)参与指导提示 4)推荐驱动+参与指导提示。实验结果表明,将原始内容描述与LLM使用这些提示策略生成的增强输入文本相结合,可以提高推荐性能。这一发现强调了在大语言模型中融入多样化的提示和输入增强技术以提高个性化内容推荐能力的重要性。本文研究了利用

基于Transformer的方法在低级别视觉任务中，如图像超分辨率，表现出了令人印象深刻的性能。Transformer的潜力在现有网络中仍未得到充分发挥。为了激活更多的输入像素以实现更好的重建，提出了一种新的混合注意力Transformer(HAT)。它同时结合了通道注意力和基于窗口的自注意力方案，从而充分利用了它们各自的优势，即能够利用全局统计和强大的局部拟合能力。此外，为了更好地聚合跨窗口信息

Bert时代，我们常做预训练模型微调（Fine-tuning），即根据不同下游任务，引入各种辅助任务loss和垂直领域数据，将其添加到预训练模型中，以便让模型更加适配下游任务的方式。每个下游任务都存下整个预训练模型的副本，并且推理必须在单独的批次中执行。那么能不能将所有自然语言处理的任务转换为语言模型任务？就是所有任务都可以被统一建模，任务描述与任务输入视为语言模型的历史上下文，而输出则为语言模型

这一点很重要，首先，因为机器学习研究中的模式通常是有人建立了一种技术，其他人找到了使它更好地工作的方法，然后其他人随着时间的推移对其进行调整，同时增加计算以产生比你开始时更好的结果。这是一个自我限制的过程，因为实际上您只能将这么多的计算用于给定的任务。尽管 Midjourney 和 Stable Diffusion 等流行工具使用的扩散模型可能看起来是我们所拥有的最好的，但下一个东西总是会出现——

但是由于很多用户并不是 macOS 用户，所以特此开发了一个浏览器插件方便非 macOS 用户使用 ChatGPT 进行划词翻译。点击浏览器插件列表里的 OpenAI Translator 图标，把获取的 API KEY 填入此插件弹出的配置界面中。如果您每次打开它都遇到权限提示，或者无法执行快捷键划词翻译，请前往。，并输入以下命令（中途可能需要输入密码），然后重启。刷新浏览器页面，即可享受丝滑般

few-shot prompting的emergent主要体现为模型在没有达到一定规模前，得到的表现较为随机，在突破规模的临界点后，表现大幅度提升。虽然本文主要探究模型超过一定规模后出现emergent ability, 但模型仍然有可能通过数据，算法的改进在更小规模出现emergence. 比如在BIG-Bench任务上，LaMDA在137B，GPT-3在175B上出现emergent abil

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综上所述，GPT是自然语言处理领域中最强大的模型之一，它的出色表现已经使得它在各种应用场景中得到了广泛的应用。

不过图像生成真正进入全民化还要数Stable Diffusion的开源，仅在消费级的GPU上即可运行，用户可以在自己的数据集上进行微调，也不用忍受各大绘画网站为了「安全」设立的各种过滤词表，真正实现了「绘画自由」。通过将图像形成过程分解为自动编码器去噪的顺序应用，扩散模型实现了对图像数据和其他数据的最新合成结果，并且扩散模型的公式能够接受一个引导机制来控制图像生成过程，而不需要重新训练。为了能够在

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