大型语言模型（LLM）无疑改变了我们与信息交互的方式。 然而，对于我们可以向他们提出的要求，它们也有相当多的限制。 LLM（例如 Llama-2-70b、gpt-4 等）仅了解他们接受过训练的信息，当我们要求他们了解除此之外的信息时，他们将无法做到这一点。 基于检索增强生成（RAG：Retrieval Augmented Generation）的LLM应用程序解决了这个确切的问题，并将LLM的实用性扩展到我们的特定数据源。

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这是我的

最近整理笔记发现2017年的一个内核bug debug过程整理，觉得有一些值得分享和借鉴的地方，专门整理出来。

基本原理¶

Coppersmith 相关攻击与 Don Coppersmith 紧密相关，他提出了一种针对于模多项式（单变量，二元变量，甚至多元变量）找所有小整数根的多项式时间的方法。

code object¶

在我们导入 python 脚本时在目录下会生成个一个相应的 pyc 文件，是 pythoncodeobj 的持久化储存形式, 加速下一次的装载。

第三章 运算符

1.16 算术运算

作者 | 肖智清

出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）

7月29日，PyTorch 1.6、TenorFlow 2.3、Pandas 1.1恰巧同时发布。这三个库都是定期滚动更新，大约每个季度更新一次小版本。