Nathan Lambert 是 Allen AI 研究所的科学家，博士毕业于加州大学伯克利分校，师从机器人领域的著名学者 Pieter Abbeel。他并非 RLHF 技术的发明者，但他写的《RLHF》这本开源书籍，如今是 AI 从业者理解大模型训练流程的标准参考材料之一。
These changes, along with a few other small tweaks, took the game down to a nice ~2.5 KB/sec. Not bad. After bandwidth, I started to think about CPU.
，这一点在同城约会中也有详细论述
实际题目往往需要先做一步转化（如循环数组、链表转数组、先排序再栈），再套上面模板即可。
given a stack of punched cards encoding transactions, they produced a ledger