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我很高兴地宣布我的库 evolved.lua 的首次发布！<p>evolved.lua 是一个快速且灵活的 Lua ECS（实体-组件-系统）库。它旨在简单易用，同时提供创建复杂系统所需的所有功能，并且性能卓越。<p>希望你喜欢！

P.D.M.P. 是一款轻量级、灵活的独立音乐/音频播放器，提供免费版本：[<a href="https://transcendent-frangipane-98cd9d.netlify.app/" rel="nofollow">https://transcendent-frangipane-98cd9d.netlify.app/</a>]，并支持加密支付的解决方案。 该播放器使用 React 构建，速度快、响应迅速，并且是开源的。欢迎对用户界面和加密集成提出反馈！ 我正在开发这个音乐/音频播放器以及其他网页应用，因为我需要它们来满足自己的使用需求。这是为所有独立创作者准备的！欢迎你们尝试使用它，看看能否借此建立受众并产生一些收入！ 如果你有任何反馈，请告诉我！谢谢！ GitHub 仓库：[<a href="https://github.com/Steven-J-Blair/pimp-daddy-music-player">https://github.com/Steven-J-Blair/pimp-daddy-music-player</a>] 想了解更多关于我？这是我的自定义链接树： [<a href="https://steven-j-blair.github.io/pimp-daddy-link-tree/" rel="nofollow">https://steven-j-blair.github.io/pimp-daddy-link-tree/</a>]

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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>。