没啥标题

把看过的论文做一个总结，防止我忘掉

安装、配置、更新nodejs的流程

但是我现在更新不了……重新配置一遍算了

之前学的时候把softmax当作在公式里的点缀，现在来研究一下整个函数

Transformer是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的神经网络架构。

#文本生成的架构 这一部分确定完成了，其它部分未完全完成，以后有空再补

一个机器人模拟平台的论文

想装cuda所以尝试看看电脑上到底有没有NVIDIA

平时用不到这个，以后有需要再整理吧。

思维链论文阅读，百篇paper计划(4/100)，思维链这个技术还是prompt这个部分里面的，所以这篇论文还是算prompt

推理llm里面搞卸载的。百篇阅读计划(5/100)。看到和以前有点相关联的地方了，卸载和内存优化都是偏系统的。

因为大的背景过于重复了，以后论文注解只记录小的背景了。

百篇paper计划(10/100)，关于持续性，不知道对我有没有启发，先看看吧。

这一篇的实验要求比较高，不精读了，看思想。它有个前提是jacobi方法，没这个基础的话看不太懂。

在映射过程中，描述不同函数变量间变化速度的导数非常重要，Jacobian矩阵提供了一种表达局部输出对于输入的敏感度的方法。