本研究探讨了一种基于要点的上下文压缩方法，以提升大语言模型处理长上下文的能力。尽管在某些任务中表现良好，但在合成回忆等方面仍面临挑战。为此，提出了细粒度自编码和段落令牌重要性评估两种策略。

本文介绍了在公平性/分区约束条件下多样性最大化任务中的核心集构建算法，并提出了两种多样性度量方法。实验证明了该方法的有效性，并应用于一个考虑消息新旧的定时消息集总结任务，取得了较快的速度和较高的多样性。同时，该方法还可以提高算法在流式设置中的空间利用率。

I’m working with git and make a big boo-boo. Now I’m facing a situation where I’ve deleted a local branch with all my work and there’s no backup on GitHub. “This is git. There has got to be a...

基于测量的上下文学习（MBL）方法通过实验展示了在大型模型上选择示例通过最高的SARI分数表现最佳，较小的模型通过压缩比表现更好。MBL对示例排序和域外测试集具有鲁棒性，优于强基线和最新的微调语言模型。选择度量标准可以控制大型GPT模型的行为，提供了选择例子的新框架，证明了在文本简化任务中的有效性。

Memo 是一款基于 GitHub Gist 的笔记应用，提供了完整的笔记编辑界面，数据保存在 GitHub 账户中，支持版本控制功能，可与其他服务联动。

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