自然语言(nlp)论文阅读笔记第8页

RAG 检索增强生成：技术详解与应用展望

RAG检索增强生成：技术详解与应用展望一、引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域迎来了前所未有的变革。

君君学姐·2025-03-07 07:18

人工智能开发趋势

从自然语言处理到计算机视觉，从自动化决策到自主学习，AI的发展方向正变得更加智能化、自动化和人性化。本文将探讨当前AI开发的最新趋势，并展望未来的发展方向。

光影少年·2025-03-07 06:10

大模型驱动的智能代码生成系统

大模型驱动的智能代码生成系统关键词大模型智能代码生成自然语言处理计算机视觉系统设计与实现摘要本文深入探讨了基于大模型的智能代码生成系统的构建与实现。

AI天才研究院·2025-03-07 05:58

LLM辅助编程：代码自动生成与优化

LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化，程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。

AI智能涌现深度研究·2025-03-07 05:54

神经网络ＶＳ决策树

适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层，神经网络可以逐层提

Persistence is gold·2025-03-07 01:16

YOLOv12改进之A2(区域注意力)

注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术，已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中，注意力机制扮演着关键角色。

清风AI·2025-03-07 00:39

飞书多维表格+DeepSeek R1：打工人必备的AI神器，效率暴涨1000%！[特殊字符]

批量处理的工业级效率单次处理1000+条数据，告别传统API逐条调用支持跨表格数据联动（如从CRM系统自动抓取客户需求）实时监控处理进度，失败任务自动重试2.零代码的极简交互无需Python环境配置直接输入自然语言指令

sherlock__cc·2025-03-07 00:36

11页PDF | DeepSeek平民化：AI助力数据治理整体方案（附下载）

一、前言这份报告介绍了一种基于人工智能（AI）的智能数据治理整体方案，旨在通过AI的自然语言处理、学习能力、理解与推理能力等技术手段，解决传统数据治理中存在的问题，提升企业数据管理能力和效率。

Leo.yuan·2025-03-06 21:41

人工智能 - AI IDE | AI 编程产品字节跳动Trae、Cursor 和通义灵码在功能上的对比分析

下是针对字节跳动Trae、Cursor和通义灵码在AI开发IDE功能上的对比分析，结合技术特性、适用场景及生态差异：1.核心功能对比功能字节跳动TraeCursor通义灵码代码生成弱（侧重调试与性能分析）强大（自然语言生成代码

天机️灵韵·2025-03-06 20:28

目前市场上的人工智能大模型有哪些？

截至最后更新时间（2024年3月中旬），以下是国内外部分知名的人工智能大模型，按类别和用途大致分类如下：国外：自然语言处理（NLP）大模型：OpenAIGPT系列：GPT-3：迄今为止最为知名的自然语言处理大模型之一

国货崛起·2025-03-06 19:48

详解：Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用

作为该公司核心技术之一，GrokAI专注于推动人工智能在各行各业的实际应用，尤其在数据分析、自然语言处理（NLP）、自动化决策、机器学习等领域表现出色。Grok的最大亮点在于其强大的数据处理能力。

·2025-03-06 18:35

Coze使用教程：不会编程也能快速上手构建开发出你的第一个AI应用

可选）为Agent添加技能4.调试Agent5.发布Agent二、使用模版创建AIAgent1.访问模板页面2.选择模板3.体验模板4.复制模板5.命名并选择工作区6.自定义配置7.测试与发布三、使用自然语言构建

·2025-03-06 18:32

【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站

随着人工智能技术的快速发展，AI大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。对于希望深入学习AI大模型的开发者和研究者来说，找到合适的学习资源至关重要。

大模型入门学习·2025-03-06 17:58

如何结合NLP（自然语言处理）技术提升OCR系统的语义理解和上下文感知能力？

而通过将自然语言处理（NLP）技术与OCR相结合，可以极大提升系统对文本的语义理解能力，为多场景应用赋予更高的智能化水平。虽然OCR在文本识别的准确性和速度上不断提升，但面对

金智维科技官方·2025-03-06 14:10

基于Python 和 DeepSeek API 实现文本分类

在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是一项非常重要的任务，它可以帮助我们将大量的文本数据自动归类到不同的类别中。

修破立生·2025-03-06 14:10

OLMo 7B：推动自然语言处理领域的技术革新

OLMo7B：推动自然语言处理领域的技术革新OLMo-7B项目地址:https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/OLMo-7B引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理

单皎娥·2025-03-06 14:03

大模型技术在网络安全领域的应用与发展

一、概述大模型技术，尤其是深度学习和自然语言处理领域的大型预训练模型，近年来在网络安全领域得到了广泛应用。这些模型通过其强大的数据处理能力和泛化能力，为网络安全带来了新的机遇和挑战。

蓝色的香菇·2025-03-06 10:04

文本标注工具（brat）

文本标注是自然语言处理领域中的一项基础且关键的任务，它主要是指专业的标注人员或借助特定的标注工具，按照一定的规则和标准，对文本内容进行标记和注释，从而赋予文本特定的语义信息和结构信息。

deepdata_cn·2025-03-06 09:56

职坐标AIGC课程实战项目深度解析

课程聚焦人工智能生成内容（AIGC）的核心技术链，涵盖自然语言处理、生成模型架构及多模态数据融合等模块，通过电商智能客服系统与新媒体文案生成工具两类典型场景的深度实践，强化学员对模型训练、参数调优及商业落地的综合能力

职坐标在线·2025-03-06 09:21

AI 外呼产品架构解读：让智能外呼更精准高效

这一层主要包括以下三个核心组成部分：1.AI基础能力AI基础能力涵盖了语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和语音合成（TTS）等技术。这些技术使

MARS_AI_·2025-03-06 05:16

自然语言模型（NLP）介绍

一、自然语言模型概述自然语言模型（NLP）通过模拟人类语言理解和生成能力，已成为人工智能领域的核心技术。

Liudef06·2025-03-06 04:11

Transformer 代码剖析15 - Transformer模型代码（pytorch实现）

核心架构包含编码器-解码器双塔结构，通过参数配置实现NLP任务的通用处理能力。

lczdyx·2025-03-06 01:51

详解DeepSeek模型底层原理及和ChatGPT区别点

一、DeepSeek大模型原理架构基础DeepSeek基于Transformer架构，Transformer架构主要由编码器和解码器组成，在自然语言处理任务中，通常使用的是Transformer的解码器部分

瞬间动力·2025-03-06 01:16

沃丰科技AI浅谈｜语音交互的三驾马车：ASR、NLP、TTS

在日常生活中，AI机器人离我们很近。你是否接到过这样的电话：“您好，检测到您已经购买某产品一周的时间了，请问您的使用感受如何？”“请问您对产品满意吗？有什么建议给到这边吗？”全程对话亲切无障碍，您可能觉得这是一个大型企业对于用户的恳切关注。如果我告诉您，这都是由外呼机器人拨打并且能够自行记录下您的意见和建议，以供企业改进，您会惊讶吗？基于深度神经学算法和卷积神经网络算法的AI外呼机器人，它是融合自

沃丰科技·2025-03-05 20:08

MARS_AI_·2025-03-05 18:23

spaCy 入门：自然语言处理的高效工具

spaCy入门：自然语言处理的高效工具引言spaCy是一个功能强大的开源Python库，专注于工业级的自然语言处理（NLP）。它以其高效的性能、简洁的API和对多种语言的支持而闻名。

zru_9602·2025-03-05 15:20

Transformer架构简略：DeepSeek 的底层基石

2017年，一篇名为《AttentionisAllYouNeed》的论文横空出世，提出了Transformer架构，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域的格局。

windwant·2025-03-05 14:16

别只会用别人的模型了，自学Ai大模型，顺序千万不要搞反了！刚入门的小白必备！

一、前置阶段数学：线性代数、高等数学自然语言处理：Word2Vec、Seq2SeqPython：Pyotch、Tensorflow二、基

ai大模型应用开发·2025-03-05 12:27

DeepSeek 各版本的区别

定位：通用NLP任务，如智能客服、内容创作、知识问答等，强调高性价比和可扩展性。训练数据：14.8万亿Token预训练，推理速度较快（每秒

dushky·2025-03-05 12:25

智能模型轻量化：知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局

当我们惊叹于DeepSeek在自然语言处理上的惊艳表现时，一个关键问题逐渐浮出水面：如何让这些"庞然大物"真正走入现实场景？知识蒸馏技术作为模型压缩领域的突破性方案，正在为AI技术的普惠化开辟新路径。

·2025-03-05 11:10

深度解析DeepSeek集成智能机器人：技术革新与实战指南

其核心价值在于将自然语言理解、环境感知与动态决策能力深度融合，推动智能机器人从“单一功能工具”向“家庭全能助手”的跨越式发展23。

量子纠缠BUG·2025-03-05 11:13

AI创业机遇：垂直领域无限可能

AI创业垂直领域机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉无人驾驶1.背景介绍人工智能（AI）正在各行各业掀起一场革命，为创业者带来了前所未有的机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-05 10:08

Baklib知识中台构建企业智能运营核心架构

具体而言，Baklib知识中台以统一管理平台为中枢，结合自然语言

数字体验运营官·2025-03-05 09:06

Deepseek 不同版本有什么区别

其中，V1在2024年1月发布，专注于自然语言处理和编码任务，但缺乏多模态支持和复杂

百态老人·2025-03-05 09:05

DeepSeek人工智能领域的创新先锋与变革力量

一、DeepSeek的技术突破与创新（一）核心技术成就DeepSeek在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等人

CodeJourney.·2025-03-05 09:34

Efficient Large Language Models: A Survey

高效的大型语言模型综述摘要1引言2模型为中心的方法3数据为中心的方法4LLM框架5结论摘要大型语言模型（LLM）在自然语言理解、语言生成和复杂推理等重要任务中表现出了非凡的能力，并有可能对我们的社会产生重大影响

UnknownBody·2025-03-05 09:00

词向量（Word Embedding）

词向量（WordEmbedding）是一种将自然语言中的单词映射到连续的向量空间的技术，使得语义相似的单词在向量空间中彼此接近。

呵呵，不解释868·2025-03-05 08:27

[自然语言处理基础]NumPy基本操作

什么是NumPyNumPy是Python中科学计算的基本包。它是一个Python库，提供多维数组对象、各种派生对象（如掩码数组和矩阵）以及用于对数组进行快速操作的各种例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。NumPy数组在创建时具有固定大小，这与Python列表（可以动态增长）不同。更改数组的大小ndarray将创建新数组并删除

Steve lu·2025-03-05 07:22

Self-Attentive Sequential Recommendation论文阅读笔记

SASRec论文阅读笔记论文标题：Self-AttentiveSequentialRecommendation发表于：2018ICDM作者：Wang-ChengKang,JulianMcAuley论文代码

调包调参侠·2025-03-05 06:39

SpringAI赋能Java开发打造智能应用

想象一下，你的Java应用能够：理解自然语言自动生成代码智能分析数据提供个性化推荐这就是SpringAI带来的变革！它是Spring官方推出的AI集成框架，让你的Java应用轻松获得AI能力。

java技术小馆·2025-03-05 04:55

LLM OS 系统架构详细设计

LLMOS系统架构详细设计1.背景介绍近年来，大型语言模型（LargeLanguageModel,LLM）取得了飞速发展，在自然语言处理、对话系统、文本生成等领域展现出卓越的性能。

AI天才研究院·2025-03-05 03:45

语义向量模型全解：从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型

一、语义向量模型：自然语言处理的基石语义向量模型（SemanticVectorModel）是自然语言处理（NLP）的核心技术，它将词汇、句子或文档映射为高维向量，在数学空间中量化语义信息。

来自于狂人·2025-03-05 02:02

python 正则表达式

text1='自然语言处理是研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。'

李昊哲小课·2025-03-05 00:49

预训练模型微调与下游任务迁移学习技术

1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-04 22:37

什么是预训练语言模型下游任务？

在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，下游任务（downstreamtasks）指的是使用已经训练好的模型或表示（如词向量、预训练的模型等）来解决的具体任务。这些任务通常依赖于

衣衣困·2025-03-04 22:36

DeepSeek：大模型领域的创新力量

在自然语言处理任务中，无论是基础的文本翻译、问答系统

Kurbaneli·2025-03-04 22:35

大语言模型原理与工程实践：大语言模型推理工程推理加速：算子优化

1.背景介绍近年来，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。其中，推理（Inference）过程是大语言模型的核心环节之一。

AI天才研究院·2025-03-04 22:32

微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。

路野yue·2025-03-04 20:49

大模型应用开发简易指南：Git教程助力亲自动手微调大型模型

LLM正逐步成为信息世界的新革命力量，其通过强大的自然语言理解、自然语言生成能力，为开发者提供了新的、更强大的应用开发选择。

大模型官方资料·2025-03-04 19:11

《DataWorks：为人工智能算法筑牢高质量数据根基》

·2025-03-04 19:16

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