本研究提出了一种名为PLUM的数据增强管道，旨在改善大型语言模型在个性化回应人类偏好方面的不足。通过将对话转化为问答对，初步结果显示该方法在准确性上与现有基线相当，为个性化对话的发展奠定了基础。

该研究提出了一种数据增强框架，通过预训练和微调生成伪数据，提升了PLMC在代码摘要和生成方面的性能。采用偏好学习方法整合医生诊断逻辑，提高医疗对话的准确性。研究分析了人类与语言模型的偏好差异，发现偏好评估可被操控，并提出了组合偏好模型和多语言PLMs的优化策略，以提升模型的泛化能力和性能。

在闲鱼上收了一个二手的静电容键盘，以满足我自己每日高强度的编码需求 & 不要打扰到别人。

My poor supper turned out to be a fried steamed bun (mantou) and a cup of yoghourt, because the food in the dining hall was tooooo disgusting. Dear RUC, do you let live or not let live?! (hai rang...