自然语言处理

AI应用层革命（六）——智能体的伦理边界与法律框架：当机器开始“做决定”本文为《AI应用层革命》系列第六篇，延续前五篇对智能体自主演化、生命特征、社会结构变革的探讨。本篇将聚焦于一个更为紧迫且复杂的议题：当智能体具备自主决策能力时，我们该如何界定其伦理边界？又该如何构建一套适应智能文明的法律框架？

测试人社区-千羽

自动化缺陷修复的建议生成：赋能软件测试新范式随着DevOps和持续集成/持续部署(CI/CD)流程的普及，自动化测试已成为软件质量保障的核心环节。然而，自动化测试脚本自身的缺陷修复仍高度依赖人工分析，成为制约测试效率的关键瓶颈。本文基于当前自动化测试发展趋势，针对缺陷定位、根因分析和修复建议生成等关键环节，提出一套系统化的解决方案。

xcode也有了自己独有的Ai本地大语言模型支持了开启这个功能，就会提示需要下载一个2G的本地大语言模型，下载完成后重启xcode，写代码就会有提示。比如下面的示例：

思维链：Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models论文地址：思维链摘要我们探讨了生成思维链——一系列中间推理步骤——如何显著提升大型语言模型执行复杂推理的能力。具体而言，我们展示了这种推理能力如何通过一种称为“思维链提示”的简单方法在足够大规模的语言模型中自然涌现。该方法在提示中提供少量思维链示例作为示范。

（九）自然语言处理笔记——命名实体的识别加载数据集，每一行至少包含一个汉字和一个标记，句子和句子之间是以空格进行分割项目代码下载地址：本项目使用的深度学习框架是Tensorflow-1.13cpu版本

海边夕阳2006

【每天一个AI小知识】：什么是大语言模型（LLM）？目录一、小明的论文摘要风波：从故事说起二、大语言模型的基本概念2.1 什么是大语言模型？2.2 大语言模型的特点

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）MoE-Adapters++: 过动态混合专家适配器实现更有效的视觉语言模型的持续学习论文题目：MoE-Adapters++: Towards More Efficient Continual Learning of Vision-Language Models via Dynamic Mixture-of-Experts Adapters（通过动态混合专家适配器实现更有效的视觉语言模型的持续学习）

法律RAG智能问答系统设计与实现摘要：伴随时代的发展、科技的突破、人们的物质水平的提高，法律智能问答系统作为人工智能与法律领域的交叉应用，正逐渐成为法律服务领域的重要工具。本文设计并实现了一个基于检索增强生成（RAG）技术的法律智能问答系统，该系统能够处理多格式法律文档，实现高效的法律文档检索和智能问答功能。系统采用模块化架构设计，包括数据预处理模块、向量数据库构建模块、高性能检索系统、智能问答系统和多模态交互界面。实验结果表明，该系统能够提供准确、专业的法律回答，具有良好的性能和用户体验。

以全栈AI能力重塑智能客服服务效能在电商驱动全球商业的时代，企业服务正面临关键瓶颈：传统机器人虽能承接基础咨询，却陷入不能同时满足“效率、质量、成本”的困境—要么单点响应、要么应答机械、要么维护成本高。其核心在于传统机器人仅停留在“关键词匹配+固定流程”的浅层应用，难以应对复杂场景的动态需求。

【计算机科学与应用】预训练语言模型在日文文本难易度自动分类中的应用在日语教学过程中，选择难易度合适的日文文本作为教学材料有利于提高日语学习者的学习兴趣及效率。日语具有词汇量大、语法复杂等特征，对文本难易度分类提出了挑战。本文尝试采用多种基于神经网络的日语预训练语言模型，通过收集历年日本语能力测试真题以及模拟题作为数据集以训练日文文本难易度自动分类模型。实验结果表明，预训练语言模型在日文文本难易度自动分类任务上能够表现出较好的性能。基于预训练语言模型的日文文本难易度自动分类方法将为计算机辅助日语学习系统以及电子化教材开发等提供有力的技术保障。

推理语言模型训练策略的协同作用：预训练、中间训练与强化学习的交互机制近年来，强化学习技术在语言模型推理能力提升方面取得了显著进展，但后训练是否真正扩展了模型在预训练期间获得的推理能力仍存在争议。这项研究通过完全可控的实验框架，揭示了预训练、中间训练和强化学习后训练之间的因果贡献关系，为理解推理语言模型训练策略提供了重要基础。

海森大数据

超越简单问答：SUPERChem基准揭示大语言模型化学深度推理的机遇与挑战随着以DeepSeek-R1为代表的大语言模型步入“深度思考”的新范式，人工智能在自然科学领域的探索正从表层信息检索迈向深层的复杂逻辑推理。然而，一个关键问题随之凸显：我们如何科学、精准地评估这些模型在专业科学领域，尤其是化学这门充满抽象概念与多步推演学科中的真实“理解力”？近日，北京大学跨学科团队发布的化学大模型基准SUPERChem，如同一把精心锻造的“尺规”，不仅系统测量了当前顶尖模型的化学推理高度，更深刻揭示了其与人类专业认知之间尚存的沟壑，为AI赋能科学研究的下一阶段指明了方向。

墨染星辰云水间

Extracting Latent Steering Vectors from Pretrained Language Models论文地址：Extracting Latent Steering Vectors from Pretrained Language Models - ACL Anthology

【自然语言处理】应用01：情感分析及数据集【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

语言模型基础技术的开端：N-Gram与Bag-of-words详解在自然语言处理（NLP）的发展历程中，基础语言模型是构建复杂任务的基石。无论是早期的文本分类、机器翻译，还是如今大模型的预训练，都能看到N-Gram模型和Bag-of-words词袋模型的影子。本文将从这两个经典模型出发，深入剖析其核心技术原理、相关支撑技术及适用场景，为理解更复杂的语言模型奠定基础。

【推荐系统】深度学习训练框架（十六）：模型并行——推荐系统的TorchRec和大语言模型的FSDP(Fully Sharded Data Parallel)TorchRec是PyTorch的领域库，专为大规模推荐系统设计。其核心是解决超大规模嵌入表在多GPU/多节点上的高效训练问题。

测试人社区-千羽

大语言模型在软件测试中的应用与挑战随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）正在重塑软件测试的工作范式。根据Gartner最新预测，到2026年，超过80%的软件工程组织将集成AI辅助工具到其开发生命周期中。面对日益复杂的软件系统和紧迫的交付期限，测试从业者亟需掌握这一变革性技术，在提升测试效率与保障软件质量之间找到平衡点。

澳鹏亮相EMNLP2025：以多元语言数据赋能下一代NLP技术近日，自然语言处理领域的国际顶级学术会议EMNLP 2025在苏州隆重举行。作为全球NLP领域最具影响力的学术盛会，EMNLP一直引领着语言人工智能的技术发展方向，汇聚了来自世界各地的顶尖学者和行业领军者。本届会议聚焦多语言NLP技术的前沿突破，特别关注代码切换、方言变异和区域语言多样性等关键议题，澳鹏Appen携最新研究成果再次深度参与大会。

斯外戈的小白

【NLP】LSTM架构提示：持续更新RNN的特点：权值共享——>导致梯度下降的过程中产生了权值冲突的问题，主要体现在输入冲突和输出冲突两种。本部分的内容主要是为了体现LSTM解决该冲突的思路和计算方法。