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Prompting 既是任务说明，也是接口设计和评估风险。

从 AI 实验角度理解随机变量、期望和方差：分数为什么会波动，我们如何描述这种波动。

正则化通过约束参数，让模型复杂度不至于吞掉泛化能力。

机器翻译、摘要和许多生成任务背后的 encoder-decoder 思想。

一张面向 NLP、MT、RAG 和 LLM 评估的统计检验选择图。

Tokenization 是 NLP 里的第一个建模决定：它决定模型能看见什么单位、稀有术语如何表示，以及多语系统如何处理领域语言。