自然语言处理

自然语言处理基础自然语言处理（NLP）是人工智能的核心分支，旨在让计算机理解、解释和生成人类语言，其技术体系已从早期规则方法发展为如今的深度学习大模型时代，形成了涵盖预处理、特征表示、核心任务处理的完整技术栈。

RAG 效果差不是模型问题：10 个检索增强失败原因总结做 RAG 项目时，我见过一个很常见的现象：系统刚搭出来的时候，demo 看起来挺不错。上传几份文档，问几个问题，模型都能答上来。

不知名的老吴

一文看懂：针对大语言模型的提示注入攻击看了上篇文章的小伙伴，在了解了 SQL 注入攻击后，我们接下来将介绍针对大语言模型的提示注入攻击。众说周知，大语言模型的消息类型一般分为四种，分别是：

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基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化（日间）2026年5月5日关于本文：这是一篇Python自动化数据采集与NLP分析的技术实践笔记。使用的技术栈包括：Python爬虫、jieba/SnowNLP情感分析、TF-IDF关键词提取、LDA主题模型、Matplotlib数据可视化。本文由脚本自动生成，仅记录技术实现过程，所有数据来源于公开渠道。基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化（日间）

【必装软件】python及pycharm的安装与环境配置🔥小龙报：个人主页 🎬作者简介：C++研发，嵌入式，机器人方向学习者 ❄️个人专栏：《工科必装软件安装教程》 ✨ 永远相信美好的事情即将发生

深度硬核！2026年NLP面试最全指南：从Word2Vec到Transformer，大模型时代算法工程师通关秘籍“帮我找附近的便宜餐厅。”——这是一道2026年美团NLP算法岗的真实面试题。场面非常尴尬：模型只识别出“找餐厅”的意图、只提取了“便宜”这个价格槽位，却完全漏掉了“附近”这个地理约束。面试官反问：“如果这个请求打到美团App，你觉得应该返回方圆三公里的店，还是全城的店？”

Embedding与向量语义——大模型是怎样“理解”文字的？在面试中，如果你在简历上写了“RAG”、“向量检索”，面试官几乎一定会追问一句：“你用了 Embedding，那你说说它的原理是什么？为什么两个词的向量相似，就代表它们语义相近？”

05候补工程师

【编译原理】自顶向下语法分析深度解析：从 LL(1) 文法判定、改写到预测分析表在编译器前端的设计中，语法分析（Syntax Analysis）扮演着至关重要的角色。它的主要任务是根据词法分析器提供的记号（Tokens）流，识别出源程序的语法结构。

2026年前沿人工智能语言模型评估：基于任务驱动的最佳模型选择路径截至2026年5月，大型语言模型（LLM）的发展方向已经发生根本性转变。前沿系统不再试图用一个庞大的模型解决所有问题，而是沿着高度专业化、任务驱动的路径各自演进。

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基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化（夜间-次晨）2026年5月2日关于本文：这是一篇Python自动化数据采集与NLP分析的技术实践笔记。使用的技术栈包括：Python爬虫、jieba/SnowNLP情感分析、TF-IDF关键词提取、LDA主题模型、Matplotlib数据可视化。本文由脚本自动生成，仅记录技术实现过程，所有数据来源于公开渠道。基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化（夜间-凌晨）

【大模型】EvoLM EvoLM: 探寻遗失的语言模型训练动态EvoLM： In Search of Lost Language Model Training Dynamics EvoLM EvoLM: 探寻遗失的语言模型训练动态

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基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化（日间）2026年5月3日关于本文：这是一篇Python自动化数据采集与NLP分析的技术实践笔记。使用的技术栈包括：Python爬虫、jieba/SnowNLP情感分析、TF-IDF关键词提取、LDA主题模型、Matplotlib数据可视化。本文由脚本自动生成，仅记录技术实现过程，所有数据来源于公开渠道。基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化（日间）

【大模型】Agent 之：从 Context 到 Harness 的工程革命小屌丝：鱼哥，上次你把Prompt Engineering到Context Engineering的演进讲透之后，我立马给公司Agent项目做了升级！RAG对接了私有库、上下文裁剪也做了优化，本以为能直接上线商用小鱼：看你这愁眉苦脸的样子，铁定上线翻车了吧？小屌丝：擦~ 这都被你看出来了？小鱼：哈哈，你的表情出卖了你的… 小屌丝：额… 小鱼：那你说说，在啥地方翻车了？小屌丝：哎~ 表面看着能跑，实际全是隐患：简单任务没问题，复杂多轮任务就跑偏；偶尔擅自调用高危工具改数据；用户一问边界问题就乱编兜底

大模型最新论文速读

Select to Think：蒸馏 token 排序能力，效果平均提升24%SLM 的效果差不是因为它不会，而是它没把正确答案排到第一；蒸馏排序能力让 SLM 效果平均提升 24%

小仙女的小稀罕

记者采访内容整理，录音自动提取任务实用工具指南最近好多做HR的朋友找我要录音自动整理工具，说不管是面试记录还是OKR绩效面谈，手动逐字整理太熬人，今天就把我亲测大半个月，针对录音自动提取整理的实用方法写出来，全是零基础也能跟着走的步骤。

【大模型】监督微调与强化学习：大型语言模型后训练方法的研究Supervised Fine-Tuning versus Reinforcement Learning： A Study of Post-Training Methods for Large Language Models 监督微调与强化学习：大型语言模型后训练方法的研究论文链接

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基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化（夜间-次晨）2026年5月1日关于本文：这是一篇Python自动化数据采集与NLP分析的技术实践笔记。使用的技术栈包括：Python爬虫、jieba/SnowNLP情感分析、TF-IDF关键词提取、LDA主题模型、Matplotlib数据可视化。本文由脚本自动生成，仅记录技术实现过程，所有数据来源于公开渠道。基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化（夜间-凌晨）

【C++初阶】STL——Vector从入门到应用完全指南（1）🎈主页传送门:良木生香🔥个人专栏:《C语言》《数据结构-初阶》《程序设计》《鼠鼠的C++学习之路》《Linux系统编程》

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AI 提示词工程入门：用好的语言与模型高效对话你有没有遇到过这样的尴尬：你原本想让 AI 帮你写一份简洁的项目周报，它却给你交了一篇洋洋洒洒的散文；你希望它严肃、专业，结果它像在写朋友圈文案。你或许会第一时间怀疑“这模型是不是不行”，但真相往往是——我们给它的“指令”，本身就充满了误解的空间。