介绍不同服务器间快速传输文件的方法，无需联网、下载到本地或使用软件中转。
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介绍一些有助于科研的网站，主要用于自用留存记录。
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介绍从github上拉取项目代码的常用方法，有无代理皆可使用。
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介绍如何在非团队协作的情况下，单人更新Github仓库中的文件。
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介绍PPO算法中的优势函数At如何得到。
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介绍基础概念：信息、熵、交叉熵。
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"Scaling Laws For Neural Language Models" 是一个研究领域，它探讨了神经语言模型的性能如何随着模型大小、数据集规模和计算资源的增加而变化。
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单词的共现，简单来说，就是指两个或多个单词在文本中一起出现的情况。当我们说两个单词“共现”时，我们指的是它们在句子或段落中彼此相邻或者靠近出现。
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“残差连接”（Residual Connection）是深度学习中一个非常经典且重要的概念。
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Agentic 是指具有自主性和主动性的系统或实体，能够自主地感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标。
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Q-learning 是一种无模型的强化学习算法，通过学习状态-动作值函数（Q函数）来实现最优策略。
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Transformer Block 是 Transformer 模型中的核心组件，包含多头注意力机制和前馈神经网络。
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RoPE 是一种用于 Transformer 模型中的位置编码方法，通过旋转矩阵来处理序列中的位置信息。
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通俗理解 Embedding 层。
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2026-2-28
Cross-Entropy Loss
交叉熵损失函数。
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BN 是 Batch Normalization（批归一化） 的缩写。它是深度学习中一种非常基础和常用的技术，旨在解决训练过程中神经网络内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）的问题，从而加速和稳定训练。
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**选择性批归一化（SBN）**:它在计算归一化统计量时，根据输入图像的来源（干净或某种特定损坏）进行了**选择**。
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