ZotCite4md 是一款面向markdown写作者的文献引注转换工具。它能基于本地Zotero数据库，对markdown文本中所有的[@citekey]进行替换，得到引注按顺序排列的正文、参考文献列表等，从而直接粘贴到docx、latex等格式中使用。
该工具能够适配于Obsidian+Zotero的科研写作工作流，即：以markdown格式撰写论文，使用[@citekey]标引参考文献，然后使用该工具一键转换为相应格式的标引后正文、生成参考文献列表，从而直接作用于docx格式的汇报、latex格式的投稿等用途。同时内置 GB/T 7714-2015 论文格式、APA、MLA、IEEE 等多种样式，支持样式自定义。仓库地址：ZotCite-for-Markdown。
在做毕设的多模态大模型微调时，我遇到了一个很奇怪的问题：模型明明已经给出了正确回答，却会在正确回答后紧接着输出一大段乱码。
经探索发现：这一问题的根源是结尾符（EOS Token）的输出问题。大语言模型的推理以自回归概率输出为基础，判断回答结束的方法也是识别到输出结果中的结尾符，而Qwen base模型的微调过程中正会出现与之相关的问题，导致了本文所述现象的发生。本文将探讨这一问题的原因和解决方案。
作为一名总会把阅兵视频反复咀嚼的军事爱好者，我在看今年九三阅兵时，除了对入京排练时已几近揭露的若干新装备大饱眼福外，最期待的即是分列式前，变阵就绪的这一段了。自2019年国庆大阅兵起，央视的拍摄手法日渐开放，在《钢铁洪流进行曲》等阅兵曲目日益“出圈”的同时，坦克底盘视角、大范围摇运镜等镜头也屡见不鲜。
本次九三阅兵也没有让我们失望。最期待的这个分列变阵环节中，伴随着改编版前奏的《请你检阅》乐曲，如AI合成一般的镜头展现出人民军队的新面貌。同时，伴随着画面，央视的解说词也成为了我心目中，本次阅兵的“定调之词”，不可谓不精彩。
本篇结合央视解说词，以回顾这一环节为串联，作为九三阅兵观后记。