本文介绍了基于压缩语言模型的参数有效调整框架CPET，旨在恢复因压缩技术导致的知识丢失。实验结果表明，CPET在特定任务中与压缩LLM的合作性能优于直接应用基本PET方法。此外，提出了多种新颖的调优策略，如HiDe-Prompt和UniPT，展示了在持续学习和低内存场景下的有效性。

本文介绍了在Linux系统上进行电力调优的方法，包括使用powertop工具、Linux自带的调优策略、禁用未使用的服务和硬件设备、延长延迟活动的生命周期、允许不活动的设备进入省电状态等。还介绍了具体的调优策略，如禁用以太网局域、启用笔记本模式、关闭nmi_watchdog、启用noatime文件系统挂载选项。文章还提到了tuned调优服务和powertop工具。