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核心思想就一句话：围绕着解决问题去学习。本文将详细介绍这种高效的学习方法。

掌握一些Google搜索技巧，可以大大提高搜索效率，时间能省一秒是一秒。

Tree of thoughts（ToT）是由普林斯顿大学和谷歌 DeepMind 联合提出的模型推理框架，通过树形搜索提高语言模型的解决问题的能力。

Google Gemini 模型终于发布，本文探讨其特点、版本及性能表现，并与 GPT-4 进行对比。

本文介绍了Step-Back Prompting技术，通过对问题先抽象再回答的方式进行推理，并对其效果进行了实验分析。

Pattern Exploiting Training(PET)是一种少样本半监督训练方法，通过添加任务描述，将输入重构成填空风格的语句。

本文介绍了ELMo模型，包括其网络结构、模型训练和模型使用，ELMo通过双向语言模型生成上下文感知的词嵌入。

本文介绍了Batch Normalization和Layer Normalization的原理、优缺点以及工作机制。

本文介绍了幂律分布和指数分布的定义、特性及其期望和方差的计算方法。