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大型语言模型（LLM）展现出惊人的“”能力，即能够根据输入序列中的示例准确预测新查询的响应，而无需任何额外的权重更新。这种学习方式与传统模型中通过权重学习查询-输出关系的方式形成鲜明对比。那么，训练数据的分布和模型架构的哪些方面会影响情境学习和权重学习之间的权衡呢？近年来，研究表明，语言中固有的某些分布特性，例如和，控制着这两种学习形式之间的权衡，甚至可能同时出现。本文将深入探讨情境学习背后的机制

JavaFX Maven插件是一个强大的工具，它可以帮助开发者在Maven项目中集成JavaFX，并进行应用程序的打包和运行。以下是关于的一些用法示例，这些示例基于上述搜索结果中的信息。

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这场关于“思维毒药”的讨论，就像一次星际探险，带我穿越了Multi-Agent、RAG和Prompt堆砌的迷雾，最终抵达“上手折腾”的真理。技术从来不是魔法，它更像一门手艺，需要我用心打磨、反复试错。别被高大上的名词迷了眼，只有脚踏实地地把东西“扒干净”，我才能看到它们真正的价值。

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在3D引擎中，材质可以通过设置材质属性来定义物体的外观。例如，可以设置物体的颜色、光照模型（如漫反射、镜面反射）、透明度等属性来定义材质。材质通常由一组属性组成，如颜色、光照模型、透明度、反射率、折射率等。材质属性可以影响物体在渲染过程中的外观和光照效果。在3D引擎中，贴图可以通过将纹理映射到物体的表面来改变物体的外观。贴图可以应用于不同的材质属性，如颜色贴图、法线贴图、高光贴图等。总结来说，材质

是一个面向大规模图神经网络的研发和应用而设计的分布式框架，它提供了完整的 GNN 解决方案，涵盖从数据预处理、模型训练到在线推理的各个环节。Graph-Learn 已经成功应用于阿里巴巴的多个业务场景，并不断发展和优化，为 GNN 的应用提供了强大的支持。

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