Archives - WINSLOW

2026 / 06

大语言模型：Tokenization

2026-06-17

LLM #LLM

当我们与大语言模型对话时，输入的自然语言文本（例如今天用 ChatGPT 写一段 Python 代码）并不能被模型直接理解。模型本质上只能处理数值化的输入，因此需要先经过 Tokenization（分词/词元化）环节：将原始文本字符串切分成模型可处理的最小语义单元（即 Token），并将每个 T

2026 / 03

如何在阿里云申请使用免费SSL证书并在Nginx服务器部署

2026-03-31

Linux #Linux

SSL (Secure Sockets Layer) 证书（更准确的名称是TLS证书）是保障网站安全、建立用户信任的数字凭证。它如同网站的“数字身份证”，由受信任的证书颁发机构（CA）签发，主要有两个作用：数据加密：在用户的浏览器和网站服务器之间建立一条加密通道，确保传输的密码、信用卡号等敏感信息不会被窃听或篡改。身份验证：验证网站的真实身份，防止用户访问到仿冒的钓鱼网站。

使用Word宏为Zotero生成的参考文献建立超链接

2026-03-21

转自：解决方案——Zotero生成的参考文献和Word如何建立超链接，实现点击引用跳转的效果

LLM中的各类型位置编码概述

2026-03-16

LLM #LLM

Transformer 的自注意力机制能够直接建模序列中任意两个 token 之间的依赖关系，但其基本计算形式并不显式包含序列的顺序信息。自注意力主要依据 query 与 key 之间的相似度分配注意力权重，并根据这些注意力权重对 value 进行加权聚合。因此，在缺少位置表示信息的情况下，模型虽然

2026 / 01

大语言模型：从训练到推理

2026-01-26

LLM #LLM

引言 2023年，我第一次使用ChatGPT时，就被它的生成能力、精准的上下文理解能力和多任务处理能力惊艳到了。ChatGPT 不仅能自然地回答问题、总结复杂信息，还能写文章、生成代码、分析 Bug，甚至在连续多轮对话中保持上下文一致性。它不像传统意义上的搜索引擎，也不像我过去接触过的任何自然语言处

闪光灯同步方式：前帘同步和后帘同步

2026-01-06

摄影

在使用Lumix S5 拍摄时，设置菜单中的闪光同步有两个选项：1ST和2ST，其实这两个选项就对应着前帘同步和后帘同步。前帘同步：在快门打开时就启动闪光灯后帘同步：在快门即将关闭前启动闪光灯下面就具体来讲讲这两种闪光灯的同步方式及其使用场景前帘同步前帘同步是大多数相机的默认闪光模式，其工

2025 / 12

向量数据库的索引算法

2025-12-27

RAG #RAG #AI应用开发

前言 Embedding 模型能够将文本、图像、音频等非结构化数据转换为高维向量，并将其映射到统一的向量空间中。在这个空间里，语义相近的数据通常会拥有更接近的几何位置，从而使计算机能够通过数学计算衡量不同内容之间的相似性。以文本为例，人类很容易理解“汽车”、“轿车”和“卡车”之间存在明显关联，但对

2025 / 11

RAG中的精确检索算法：从TF-IDF到BM25

2025-11-05

AI 应用开发 #RAG #AI应用开发

在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，精确的检索算法是确保生成质量的关键。本文深入探讨了从经典的TF-IDF到现代BM25算法的演进，详细解析了BM25的数学原理、参数调优和实战应用，帮助开发者构建更高效的检索系统。

2025 / 10

大语言模型：推理采样策略（Sampling Strategy）

2025-10-09

AI 应用开发 #LLM #AI应用开发

采样是什么当我们问大语言模型一个问题时，模型不是一次性就生成所有答案的。模型每次根据当前当上下文 token 序列 \mathbf{u}=[u_1,u_2,\cdots,u_t] 预测下一个 token 的概率分布 P，然后采样策略从这个分布中选出一个token u^\prime，选出的toke

2025 / 09

【论文阅读】Late Chunking：Contextual Chunk Embeddings Using Long-Context Embedding Models

2025-09-08

RAG #RAG #论文

LATE CHUNKING: CONTEXTUAL CHUNK EMBEDDINGS USING LONG-CONTEXT EMBEDDING MODELS Abstract Many use cases require retrieving smaller portions of text, an

2025 / 03

大模型文本生成中 temperature 参数的数学机制

2025-03-06

AI 应用开发 #AI应用开发

使用 API 接口调用大语言模型时，经常能看见 temperature 这个参数，阿里云白炼平台对 temperature 参数的解释是这样的：那么 temperature 是如何影响大语言模型的输出结果的呢？大模型是如何选择下一个 token 的？要理解 temperature 参数的作用，

2024 / 12

Prompt Engineering——提示词工程

2024-12-09

AI 应用开发 #Agent

提示词与提示词工程什么是提示词提示词，也叫 Prompt，就是你输入给大语言模型的指令、问题、背景或要求。它可以是一句话：请帮我总结这篇文章。也可以是一段复杂指令：你是一名产品经理。请阅读下面的用户反馈，提炼出 5 个最重要的问题，并按“问题、影响、建议优先级”的表格输出。不要编造原文中

2024 / 10

Ubuntu 安装 tldr

2024-10-18

Linux #Linux

tldr 简介 Github: tldr-pages Project website tldr (Too Long; Didn't Read) 是一个开源的命令行工具，提供了简化版的命令使用说明，旨在帮助用户快速掌握命令的常用用法。与 man 相比，tldr 更加简洁，通常展示一些实用的示例，使得用

Elsevier LaTeX 模板使用指引

2024-10-16

默认分类 #LaTeX

elsarticle 文档类的下载与安装进入 LaTeX instructions for authors 页面，点击页面上方的链接 Download the journal article template package 下

2024 / 03

深度学习（一）：简述

2024-03-15

深度学习 #深度学习

什么是深度学习深度学习是机器学习的一个分支，靠多层神经网络让机器自己从海量数据中提炼规律。以图像识别为例，传统算法需要人工设计“边缘”、“纹理”等特征，而卷积神经网络能够自动从像素到轮廓到物体，逐层学习层次化特征，实现端到端的学习。训练主要靠两个环节：前向传播把输入逐层算出结果，反向传播根据输

2023 / 07

【论文阅读】An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

2023-07-30

深度学习 #论文 #计算机视觉 #深度学习

论文链接：AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE ViT：把图像看成 patch token 序列，而不是像素网格或卷积特征图，然后直接用标准Transformer Encoder 做全局建