自然语言处理

使用Agent做本体匹配的架构设计核心逻辑：将“检索→匹配”流程，拆分为两个共享内存的代理（Retrieval Agent + Matching Agent），配合规划模块、OM工具集和混合数据库，实现高效、低幻觉的匹配。

LLM（Large Language Model）系统学习路线清单

TRACEALIGN：追踪大规模语言模型对齐漂移的原因和保护措施LLM 经过微调，符合人类的价值观和政策。然而，在实践中，敌意提示、句子解析或生成过程中的细微变化经常导致 "对齐漂移 "现象，即模型产生不安全的输出。

【自然语言处理】关系性形容词的特征目录一、关系性形容词的特征1. 语义依存性：必须依赖参照对象，无法孤立存在2. 语法功能受限：以作定语为主，谓词性极弱

大语言模型简介大语言模型的本质是文字统计大师和模式识别高手，LLM的全称是large language model，属于基础模型。

多模态大语言模型（Multimodal LLM）技术实践指南本文从工程与研究双重视角梳理多模态 LLM 的关键模块、训练方案与推理要点，适合希望在 CSDN/博客平台记录经验的开发者参考。示意公式均以 LaTeX 格式呈现。

海边夕阳2006

【每天一个AI小知识】：什么是多模态学习？目录一、小明的旅行攻略：从故事说起二、多模态学习的基本概念2.1 什么是多模态学习？2.2 多模态学习的特点

【自然语言处理】深度拆解自然语言处理（NLP）的知识体系：从理论根基到工程落地的全维度探索目录一、引言二、语言学基础：NLP的“灵魂基石”——让模型真正“理解”语言1. 语音学与音系学：破解“语音到文字”的第一道密码

【自然语言处理与大模型】LangChainV1.0入门指南：核心组件Models本文介绍Langchain如何接入chat模型和embedding模型。ChatOpenAI - LangChain 提供的文档 --- ChatOpenAI - Docs by LangChainhttps://docs.langchain.com/oss/python/integrations/chat/openai

LLaDA2.0：蚂蚁开源业内首个 100B 扩散语言模型传统扩散模型最早用于图像生成（比如 Stable Diffusion），其原理是从纯噪声开始，通过多步“去噪”逐步还原出清晰内容。过去人们认为这种机制难以用于离散的文本（因为文字不像像素可微）。

从Spatial-MLLM看到Multi-SpatialMLLM的多模态大语言模型Multi-SpatialMLLM是由Meta AI团队与香港中文大学联合开发的创新性多模态大语言模型，专门针对多帧空间理解任务进行了优化。该项目通过集成深度感知、视觉对应和动态感知三大核心能力，为MLLM注入了强大的多帧空间理解能力。项目的核心贡献包括MultiSPA大规模数据集（包含超过2700万个训练样本，涵盖多样化的3D和4D场景）、统一评估基准（提供全面的空间任务测试框架，使用统一的评估指标）、多任务协同优化（展现出显著的多任务学习效益和新兴能力）以及机器人应用（可作为多帧奖励标注器应用于机器人

从豆包手机等看GUI Agent：MobileRL GUI Agent训练框架和安卓XML预处理最近在各个平台看了看”豆包手机“和特斯拉集成GORK实现车机Agent的相关视频演示，个人从技术角度归纳两个关注的技术点：

VS CODE使用不了iflowVS CODE使用不了iflow，已设置配置，也安装了iflow的扩展原因是powershell执行策略禁止运行脚本

TG：@yunlaoda360 云老大

华为云国际站代理商的UCS主要有什么作用呢？华为云国际站代理商的 UCS（分布式云原生服务），核心作用是为跨境 / 多云业务提供跨云跨地域 K8s 集群统一管理、智能调度与流量治理，叠加代理商的本地化服务，高效解决多集群运维、合规与成本难题。以下是具体功能与代理商增值作用：

词汇/表达差异-1-编辑距离-莱文斯坦距离-Levenshtein其核心思想是：将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少单字符编辑操作次数。 **编辑距离（Edit Distance）**衡量的是：

会飞的小新

大语言模型训练全流程（技术深度拆解版）---以DeepSeek为例DeepSeek不只是一个模型，而是一套完整的训练工程体系。它涵盖：数据工程、分词策略、模型架构设计、预训练、微调、对齐训练（SFT+RL）、分布式训练优化、推理部署和持续迭代体系。

三、Agent原理与最简实践学习笔记根据之前的学习，我们知道了Agent的许多定义，这一章我们总结一个本质公式：大模型+记忆+工具=Agent

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【清华大学-MM25】Open3D VQA：面向无人机开放空间的多模态大语言模型空间推理基准文章：Open3D-VQA: A Benchmark for Comprehensive Spatial Reasoning with Multimodal Large Language Model in Open Space

【自然语言处理】共生与引领：自然语言处理与人工智能的深度绑定与协同演进目录一、引言二、历史回溯：NLP与AI的同频共振，从萌芽到爆发2.1 萌芽期（1950s-1980s）：AI奠基与NLP的初步探索

Chain‑of‑Thought 推理链评估全解析：从参考方法到无参考指标随着大语言模型在多步推理任务中的能力不断提升，Chain-of-Thought（CoT）推理已成为分析与改进模型行为的重要工具。然而，相比推理方法本身，如何可靠地评估模型生成的推理过程这一问题长期缺乏统一答案。