老板喜欢什么样的下属？
今天来聊聊老板喜欢什么样的下属。这个问题其实因老板而异，工作这些年见过各种风格的老板，但不论什么风格，靠谱和有能力的下属都是重点培养对象。我们先从老板的角度，简单分析下作为下属可以从哪些方面提升这些能力。
Clear Chrome DNS and Disk Cache
I bind a custom domain finisky.eu.org to the github
pages finisky.github.io and then remove it. However, when I
visit finisky.github.io, it always redirects to
finisky.eu.org which is unavailable. I suspect the issue is
caused by cache.
漫谈 Knowledge Grounded Conversation
Knowledge Grounded Conversation (KGC)，就是基于知识的对话生成，与不使用知识的对话生成相比，生成的回复更有信息量，可更好地与用户互动。
本文不是KGC的综述，所谓漫谈，则是比较随性地聊聊这个方向的代表工作，顺带简单梳理其发展脉络。
这么个玩意儿也能赚钱？
一个看着非常简单的App：手机敲木鱼，居然能在App Store上评分4.8，十几万的评论，还有App内购买赚钱，刷新认知不？
这年头多少人绞尽脑汁做App都无人理睬，反倒被这么个极简的玩意儿割了韭菜，原因还是它抓住了用户的痛点。
WeLM: A Well-Read Pre-trained Language Model for Chinese 简读
微信最近有篇新闻刷屏： # 微信推出自研NLP大规模语言模型WeLM：零/少样本即可完成多种NLP任务
来看看这背后的技术原理又是什么：
LaMDA: Language Models for Dialog Applications 简读
Google今年发布的聊天机器人LaMDA确实惊艳，之前一个Google员工与它对话后，声称它已经有了自我意识，还上了热搜。今天就来看看这机器人背后的原理是什么。
关键词： 大模型，高质量人工标注数据。
LaMDA: Language Models for Dialog Applications
论文的标题很大，有50多个作者，挺有意思。
Towards Boosting the Open-Domain Chatbot with Human Feedback 简读
百度最近放出来的一篇文章，发布了一个高质量中文多轮chitchat数据集Diamonte：
Towards Boosting the Open-Domain Chatbot with Human Feedback
Diamonte数据集 下载地址
Leveraging Similar Users for Personalized Language Modeling with Limited Data 简读
今天来看看这篇 ACL2022 的文章：
[ACL2022] Leveraging Similar Users for Personalized Language Modeling with Limited Data
解决的问题很容易理解，个性化语言模型在用户刚加入时缺少数据的冷启动问题：
Personalized language models are designed and trained to capture language patterns specific to individual users.
However, when a new user joins a platform and not enough text is available, it is harder to build effective personalized language models.
思路也比较直接，使用新用户的少量数据在已有用户中找到相似的用户，然后用相似用户的数据进行语言模型的训练，从而解决数据稀疏的问题。
实验论文，提出了三种不同的指标来进行用户相似度计算，实验证明 user embedding + interpolate model效果最好。