序列到序列先靠编码器理解输入、解码器写输出，注意力让解码时能回头看整句。说明训练和推理数据流，以及为什么不能逐字硬译。

在 Windows 原生终端装 Claude Code 命令行，PowerShell 与 CMD 脚本不要混用。可配渠道切换工具，升级与常见问题对照官方文档。

OpenAI 兼容的接口管理与分发系统，用渠道对接多家模型或自建服务，用令牌控制权限与额度。应用侧只访问一个网关地址和密钥即可转发到不同上游。

在 310P3 上用 MindIE 服务化部署蒸馏版 DeepSeek，经兼容接口验证对话。权重目录须把 bfloat16 改成 float16，否则预热容易报算子错误。

少量有标签加大量无标签，用来改进已有类别的分类；新类别发现则要在未见过的簇上给出新标签。二者都用分布信息，目标和评测不同。

一样本可同时属多个标签，与互斥多分类不同。常见做法是每个标签单独训一个二分类提升树，并处理不平衡、保存加载和按标签评估。

按邻域密度成团，能发现任意形状并标出噪声，不必预先指定簇数。半径和最少点数要一起调；维度升高后距离趋同，须降维或改度量。

特征工程先定义列，聚类则在无标签数据里挖出群体结构，再把簇号或距离当新特征。对照常用算法适用面，说明何时能发现潜在模式。

DataEase 问数系统用大模型和检索做对话出数、出图。准确率取决于精简表、字段别名、表间关系和示例语句，而不是只换模型。

已训模型还可增量续训，并从叶子、嵌入或残差里抽出新特征再喂下游。优化不只改准确率，也包括怎么从现成权重里挖出可复用的表示。