余幼时，习文章，师云：天下文章一大抄，看汝会抄不会抄。今观通义，抄之，习之。

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黑客马拉松项目，AI雅思先锋

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1B和3B，小模型用于边缘计算的，可以用移动设备推理了。HER时代真要到来了。

最近研究在AGI方面投入精力较多，通过Workflow的方式，做了一些LLM+知识库+Tools的Agent。其中Workflow的实现，一种是通过Prompt来编排，另一种是LangGraph的方式。而Prompt书写质量的好坏，也严重影响了最后的效果。整理了当前主流的Prompt写法。其中包括一些Prompt示例，以及一些Prompting的思想。梳理、总结分析了20篇关于Prompt Engineering的论文。

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是由 Google 团队在 2018 年提出的预训练语言模型底座。它是第一个基于 Transformer 架构的深层双向 Encoder。它的出现改变了自然语言处理（NLP）领域的范式，在发布时横扫了多项自然语言处理任务，在流行的 GLUE 基准上超过了当时所有的最强模型。

目前，基于 BERT 衍生的纯 Encoder 模型依然在 NLP 行业（尤其是文本分类、实体识别等自然语言理解任务 NLU）中占据着主导地位。

论文：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

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