RoPE 虽然是针对 Position Embedding 提出的改进，但已经快成为 LLM 模型的事实标准了

Event Loop QT 的核心是 QApplication 类（每个应用程序只需要一个 QApplication 类），它维护了 Event Loop，负责管理用户和应用程序的交互：每一次互动（摁键盘、点鼠标）都会生成一个 event 放在 e...

用 CNN 的思路做的 ViT，挺有意思

“Agentic 的模式”探讨的是在构建具备自主行为能力的智能体（Agentic systems）时所采用的一系列核心方法。Agentic 指的是具备一定程度自主决策、任务分解与执行能力的系统，这类系统不仅响应指令，更能根据环境与目标主动规划行动。在这篇文章中，我们将深入解析构成 Agentic 系统的关键机制：提示链（Prompt Chaining）帮助系统逐步生成和处理信息；路由（Routing）则允许智能体在多种工具或路径间做出动态选择；并行化（Parallelisation）提高任务执行效率；反思（Reflection）使系统能回顾并改进自身行为；而规划模式（Planning Pattern）则提供系统性的目标达成策略。通过理解这些模式，我们可以更好地设计出智能、高效且具有适应性的 Agentic 系统。

LLM as Judge 算是 RAG 领域里用于衡量能力的指标，类似于把答案交给第三方裁判来决断

算是知识图谱结合 RAG 方向的一篇经典之作了

然而几乎所有标题都是 LLM 帮我起的（

想了很久要不要归到 Reinforcement Learning wiki 下面……还是算了，权当复习笔记随笔一记

做项目，浅析一下 query() 的具体流程

简单记录一下一些操作