温度参数大概是LLM推理中最容易理解的控制手段了。把温度调低，输出就更确定、更收敛；调高，模型就更发散、更有"创意"。问题是这套机制依赖于显式的logits——而连续自回归语言模型（CALM）恰恰没有这东西。

如果往上走用完整的词或短语来表示，词汇表会膨胀到无法控制。 词级分词得为每种语言的每个词形都建条目，短语级更不用说，光是两个词的组合就能把查找表撑爆。 往下走又会碰到另一个极端，字符级模型处理英文ASCII只要95个条目左右，内存占用看起来很好。 但问题是要把所有语言知识塞进这么小的嵌入空间（这事儿本身就够呛），更要命的是生成变成了逐字符进行。本来就贵的自回归循环直接翻4到5倍。

A：Ozlo的Sleepbuds是一款舒适易用的智能耳塞，主要功能是屏蔽外界噪音，帮助用户获得更好的休息。该设备配备传感器，可以检测身体动作和呼吸频率变化，通过机器学习算法判断用户是否入睡或放松，并将数据发送到智能充电盒进行分析。

Calm最新估值已达20亿美金。 近日，36氪独家获悉，全球最大身心健康领域独角兽Calm已正式进军中国市场，其投资的「Ease」已在国内各大应用商店上线。Calm主要关注用户睡眠的需求，目前已进入全球190个国家，在北美、欧洲等多个地区下载量均在同类应用中排名 ...

表达 “the calm before the storm（暴风雨前的平静）” 指 “在苦难或冲突发生前的一段平静、稳定的时期”。这段平静的时期可能会异常安静，因此其它时期会更引人注目或给人不详之感。这个表达中的名词 “calm” 可以用 “lull” 代替，意思不变，即 “the lull ...