《ChatGPT在做什么...以及为什么它有效》 这本书由斯蒂芬·沃尔夫勒姆（Stephen Wolfram）撰写，探讨了ChatGPT的工作原理及其为何能成功运作。沃尔夫勒姆是计算科学领域的权威，他的公司Wolfram Media出版了这本书。书中深入浅出地解释了自然语言处理技术，特别是ChatGPT背后的机制。 我们要理解的是，ChatGPT的工作方式其实相当直观——一次只添加一个词。这个过程涉及到了概率计算，即模型如何根据上下文选择最合适的词汇。那么，这些概率是如何产生的呢？这需要我们理解模型的概念，特别是对于人类任务而言，如聊天机器人，需要模拟人类的思维和表达方式。 神经网络是实现这一目标的关键工具。机器学习，尤其是深度学习，通过训练神经网络来优化其性能。在训练过程中，神经网络不断调整权重，以最大化预测准确度。然而，训练大型神经网络并非易事，它涉及到一系列技术和策略，如反向传播、批处理等。 有人可能会认为，只要网络足够大，就能处理任何任务。这在某种程度上是正确的，但关键在于如何有效地表示和理解输入信息。这就是嵌入（Embeddings）的作用，它们将单词或短语转化为高维空间中的向量，使得计算机可以理解语言的语义关系。 ChatGPT的训练过程包括基础训练和更高级别的优化。基础训练主要是通过大量数据让模型学习语言模式，而高级阶段则可能涉及对话流的建模，使得回答更加连贯和自然。 然而，真正让ChatGPT能够有效工作的，是它的意义空间和语义动态法则。这涉及到了语言的语法结构和计算语言的力量。ChatGPT不仅理解单个词汇，还能理解词汇之间的关系，形成语义语法，从而生成符合逻辑的回复。 沃尔夫勒姆还提出了将Wolfram|Alpha与ChatGPT结合的想法。Wolfram|Alpha是一个强大的计算知识引擎，它可以为ChatGPT提供准确、结构化的信息，从而提升聊天机器人的能力。通过几个示例，我们可以看到这种结合如何使ChatGPT的回答更具深度和实用性。 书中的内容涵盖了从早期的计算理论到现代人工智能的最新进展，旨在揭示ChatGPT背后复杂而精妙的科学和哲学问题。这不仅是一本关于技术的书，也是对人类语言和理解本质的探索，对于想要深入了解自然语言处理和人工智能的人来说，是一份宝贵的资源。

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预训练语言模型(PLMs)是在大规模语料库上以自监督方式进行预训练的语言模型。在过去的几年中，这些PLM从根本上改变了自然语言处理社区。在本教程中，我们旨在从两个角度提供广泛而全面的介绍:为什么这些PLM有效，以及如何在NLP任务中使用它们。本教程的第一部分对PLM进行了一些有见地的分析，部分解释了PLM出色的下游性能。第二部分首先关注如何将对比学习应用于PLM，以改进由PLM提取的表示，然后说明如何在不同情况下将这些PLM应用于下游任务。这些情况包括在数据稀缺的情况下对PLM进行微调，以及使用具有参数效率的PLM。我们相信，不同背景的与会者会发现本教程内容丰富和有用。

DITA 1.3说明文件，描述出现三个版本的DITA 1.3标准的原因，是为了不同类型的受众，交付了基础版本，技术版本和培训版本。

Database Engines on Multicores, Why Parallelize When You Can Distribute.pdf Multicore computers pose a substantial challenge to infrastructure software such as operating systems or databases. Such software typically evolves slower than the underlying hardware, and with multicore it faces structural limitations that can be solved only with radical architectural changes. In this paper we argue that, as has been suggested for operating systems, databases could treat multicore architectures

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TeX's author, a famous professor, promoted Literate programming. This SHORT article explain WHY? It's only 14 pages, it change the view of a programmer. Literate programming is a style in which the design of the code refects that the human reader is as important as the machine reader.

Making Software - What Really Works, and Why We Believe It. Does the MMR vaccine cause autism? Does watching violence on TV make children more violent? Are some programming languages better than others? People argue about these questions every day. Every serious attempt to answer the first two questions relies on the scientific method: careful collection of evidence, and impartial evaluation of its implications. Until recently, though, only a few people have tried to apply these techniques to the third. When it comes to computing, it often seems that a couple glasses of beer and an anecdote about a startup in Warsaw are all the “evidence” most programmers expect. That is changing, thanks in part to the work of the contributors to this book. Drawing on fields as diverse as data mining, cognitive psychology, and sociology, they and their colleagues are creating an evidence-based approach to software engineering. By gathering evidence drawn from a myriad of primary sources and analyzing the results, they are shedding new light onto some vexing questions of software development. What do most programmers get wrong in their first job? Does test-driven development lead to better code? What about pair programming, or code reviews? Is it possible to predict the likely number of bugs in a piece of code before it’s released? If so, how?