真别用 tensorflow 了

上面两个链接都给了例子，因为这些 token 没被合理地分词，并且在训练数据里也很难被训练到，会导致 chatgpt 在遇到这些词的时候输出无关或者无意义的回答，例如 https://twitter.com/HanchungLee/status/1790273097188393391

看了一下铜币获取的历史记录，最早注册的时候签到经常是 40 甚至 50 铜币，近几年则是 20 上下（可能是引入了活跃度奖励之后？），最新的已经只有个位数，大概是已经被降权了

相当于月费 15+免安装费，但是得提前收 2 年的月费？

code llama?

看起来 D 任意移动都满足题目要求？是不是缺条件了

gmail 被封了也是玩完。即使第三方网站单纯只用邮箱作为用户名，gmail 被封了也很难再改绑了

从美国的银行产品看，活期的 high yield saving account ，定期的 certificate of deposit

看起来是帮别人招人？不是楼主自己在的公司？

你朋友能把 20 成本的东西卖到 150 ，他还愿意五五分，你应该是赚到了

Prompt 最早只是单纯的对任务的描述。比如翻译任务，以前是每种翻译分别训练一个模型，中翻英是一个模型，英翻中是另一个模型。有了大规模的语言模型以后，就可以只用一个超大的模型，然后把具体的任务放在输入里，也就是 prompt ，类似“中翻英：什么是语言模型”

然后随着语言模型的规模越来越大，大家发现 prompt 里可以加进更多的内容，比如楼主提到的，以 10 年老前端的身份回答。类似的还有，“分步骤解答问题“，也可以提高回答的逻辑性

感觉是借鉴的 https://www.thiswebsitewillselfdestruct.com/

希望不是像楼上几位想的那样

固定资产税大概就是房产税？一年一两万相比 500 万总价还挺低的

https://docs.python.org/3/library/os.html

On Windows, if dst exists a FileExistsError is always raised.
On Unix, ... If both are files, dst will be replaced silently if the user has permission.

建议贴上完整的 stack trace 和报错信息。光看你这个报错，看起来像是重复执行某些代码，但没有权限覆盖旧的文件

看着像数模比赛？但这两题看着可能都不用深度学习