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如果未来我们倾向于替代当前的标记化，我想围绕Meta的Byte Latent Transformer的核心贡献之一：基于熵的补丁构建一些直观的理解。<p>它的优缺点是什么？没有比通过在HF空间中进行可视化实验更好的方法了，所以我想分享一下！<p>以下是一些你可以自己尝试的结果：<p>1. 鲁棒性 - 高熵意味着更多的计算资源将分配给那些字节，这包括低资源语言、拼写任务等情况。<p>2. 计算效率<p>2a. 低熵意味着这些字节的计算消耗较少。<p>2b. 上下文学习适用于标记化！它在序列后期引入低熵区域，从而减少计算浪费！<p>我正在撰写一篇关于此内容扩展版本的博客文章，更新请访问 <a href="https://lucalp.dev" rel="nofollow">https://lucalp.dev</a> 或 <a href="https://x.com/lucalp__" rel="nofollow">https://x.com/lucalp__</a>。

大家好， 我是昨天在这里发布我的项目的人。 老实说，我一直专注于开发，这是我第一次推出产品——所以我在推广方面真的很挣扎。你们是如何让人们注意到你的产品的呢？ 这是一个开源的 IntelliJ 插件，可以自动生成重复的 Java 代码。我相信它对很多开发者来说会非常有用，尤其是那些喜欢简化工作流程的人。 我并不想从中赚钱——我只是希望更多的人能试用它。（老实说，我很担心它会默默无闻地消失。） 除了 Reddit 之外，还有其他好的地方可以讨论我的项目吗？即使是一些基本的建议也会非常感激。我对这个领域真的很陌生——我感觉自己知道的还不如一个小学生。