手把手1B进行lora微调，然后量化模型案例（简单跑通代码，入门系列）

VAE和Stable Diffusion的关系

文章摘要： Rerank模型在RAG/检索系统中用于优化粗排结果，显著提升准确率。主流方案包括轻量级Cross-Encoder（如MiniLM-L6、BGE-Reranker，适合实时搜索）和中小型LLM Reranker（如4B参数的NV-Mistral，适合复杂推理）。开源模型推荐BGE系列，商业API可选Cohere或Amazon Bedrock。选型需平衡语言、上下文长度和延迟，轻量级优先

Java日志脱敏是保护用户隐私的重要措施，主要方法包括：1）利用Log4j2的正则替换功能或Logback的自定义转换器，在日志框架层实现脱敏；2）自定义Appender或Layout，对日志内容进行深度处理；3）重写敏感对象的toString()方法，直接输出脱敏数据；4）使用第三方脱敏工具库，通过注解标记敏感字段。其中日志框架的扩展机制是最推荐的方式，既能降低代码侵入性，又能保持灵活性和性能。

摘要：BERT和GPT均基于Transformer架构，但BERT采用双向编码结构，适合文本理解任务（如分类、问答）；GPT使用单向解码器，专注文本生成（如对话、续写）。BERT通过MLM和NSP预训练，而GPT基于自回归语言建模。BERT输出整句向量，GPT逐步生成文本。BERT家族优化理解能力，GPT系列侧重生成规模与流畅度，两者分别代表NLP的理解与生成方向。

ollama使用gpu运行大模型

cursor禁用了中国区IP解决方案

latex导入大括号报错：LaTeX Error: Environment aligned undefined. aligned not inside math mode

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