自然语言处理

大模型任我行

Meta：LLM无监督提升科研能力📖标题：Training AI Co-Scientists Using Rubric Rewards 🌐来源：arXiv, 2512.23707

格雷马斯语义方阵对人工智能自然语言处理深层语义分析的影响与启示研究本研究探讨了格雷马斯语义方阵在人工智能自然语言处理（NLP）深层语义分析中的理论应用潜力，重点关注情感分析和语义角色标注两个核心任务。格雷马斯语义方阵作为结构主义符号学的重要工具，通过二元对立关系的四元拓展，为文本语义的深层结构分析提供了系统性框架。研究发现，语义方阵在传统 NLP 系统中已展现出处理复杂语义关系的优势，特别是在情感模态分析和叙事结构解析方面(11)。在现代深度学习模型中，基于语义方阵的 GLASS 框架已成功应用于大语言模型的文学批评任务，通过少样本提示和思维链技术实现了对文本深层语义的

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谈谈2025年人工智能现状及发展趋势分析一年结束，是时候回顾今年的人工智能发展现状，并展望来年的发展趋势了。这份概述基于包括麻省理工学院、普华永道、OpenAI、OpenRouter 等在内的众多全球机构的数据。

可触的未来，发芽的智生

一万个为什么：频率和相位在物理学（尤其是波动与振动理论）中，频率和相位是描述周期性运动或波动的两个核心参数，但它们的物理意义和作用有本质区别。若以“频率相同则视为同类”（即频率作为分类的“特征”），则相位可理解为同一类物质的“状态标识”或“相对位置”，具体可从以下角度理解：

格雷马斯语义方阵对人工智能自然语言处理深层语义分析的影响与启示格雷马斯语义方阵作为结构语义学的重要工具，为人工智能自然语言处理(NLP)的深层语义分析提供了理论框架与方法论指导。这一源自法国结构主义语言学的符号学模型，通过构建四基本项与六连接关系的十元素格局，不仅揭示了语言意义的深层结构，还为现代NLP技术的改进与创新提供了关键思路。在大型语言模型普遍面临”幻觉”和事实性错误的背景下，格雷马斯矩阵的显式、结构化知识表示方法，以及其蕴含的对立、矛盾和蕴含关系，为NLP系统注入了符号学的深层逻辑约束，显著提升了语义推理的准确性和可解释性。将格雷马斯矩阵的符号学理论与知识

表示/嵌入差异-7-间隔/边际对齐（Alignment Margin）Alignment Margin，是一个广泛用于嵌入对齐 / 度量学习（metric learning）的关键思想 —— 在优化目标中引入一个 margin 参数（间隔），用于约束正例与负例之间的距离或相似度，从而提升表示的判别性与对齐质量。

Python 装饰器：LLM API 的安全与可观测性增强（专栏：Python 从真零基础到纯文本 LLM 全栈实战・第 9 篇 | 字数：13000 字 | 零基础友好 | LLM 场景深度绑定 | 代码可运行）

大语言模型实战（九）——从零到一：搭建基于 MCP 的 RAG 系统完整教程在这个教程中，我将向您展示如何搭建一个完整的 RAG（检索增强生成）系统，使用 MCP（Model Context Protocol）协议和通义千问 LLM 模型。通过这个项目，您将深入理解向量检索、LLM 集成以及 MCP 协议的实际应用。

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矩阵分析方阵幂级数与方阵函数设 { c k } \{c_k\} {ck} 是复数列， ∀ X ∈ C n × n \forall X \in \mathbb{C}^{n \times n} ∀X∈Cn×n，称 ∑ k = 0 ∞ c k X k = c 0 E + c 1 X + c 2 X 2 + ⋯ + c k X k + ⋯ \sum_{k=0}^{\infty} c_k X^k = c_0 E + c_1 X + c_2 X^2 + \cdots + c_k X^k + \cdots k=0∑∞ckXk=c0E+c1X+c2

Python 异常捕获与处理：从基础语法到工程化实践的万字深度指南核心目标：系统掌握 Python 异常的底层原理、语法细节、高级特性与生产级处理方案，避免 “吞异常”“乱捕获” 等致命错误

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电信：Agent记忆管理决策理论框架DAM📖标题：Beyond Heuristics: A Decision-Theoretic Framework for Agent Memory Management 🌐来源：arXiv, 2512.21567v1

一个多智能体Text2SQL框架，使用小语言模型和执行反馈文本到SQL（Text2SQL）作为从自然语言文本生成SQL查询的关键任务，是数据工程领域的重要挑战。近年来，大型语言模型凭借其卓越的理解与生成能力，在该任务中展现出优异性能。

【2025.6 Nature】Large language models for disease diagnosis: a scoping reviewScoping Review 是循证研究中的一种文献综述方法，核心目标是系统梳理某一研究领域的整体范围、现有研究内容、研究 gaps（空白）及研究趋势，而非像系统综述（Systematic Review）那样聚焦于特定研究问题的 “答案验证”（如某干预措施的有效性）

自然语言处理实战——基于BP神经网络的命名实体识别目录一、前置环境与全局配置功能二、多格式数据集兼容与处理功能三、词汇表与标签表构建功能四、数据预处理与加载功能

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AI导读AI论文: FinGPT: Open-Source Financial Large Language Models本文提出FinGPT——一款由AI4Finance Foundation主导开发的开源金融大语言模型（FinLLMs），旨在解决金融领域高时间敏感性、高动态性、低信噪比（SNR）的核心挑战。与BloombergGPT等专有模型（训练成本约 $300万）不同，FinGPT以数据中心approach 为核心，构建包含数据来源层、数据工程层、LLMs层、任务层、应用层的端到端框架，通过Low-rank Adaptation（LoRA）轻量级微调（单次成本约 $300，可训练参数仅8.3M）、Reinforc

【自然语言处理】应用04：自然语言推断与数据集【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

表示/嵌入差异-4-闵可夫斯基距离（Minkowski Distance-曼哈顿距离-欧氏距离-切比雪夫距离闵可夫斯基距离由德国数学家赫尔曼·明可夫斯基提出，用于统一刻画n维空间中两个点（向量）A⃗=(a1,a2,...,an)\vec{A}=(a_1,a_2,...,a_n)A =(a1,a2,...,an) 和 B⃗=(b1,b2,...,bn)\vec{B}=(b_1,b_2,...,b_n)B =(b1,b2,...,bn) 的距离。其数学定义为： Dp(A⃗,B⃗)=(∑i=1n∣ai−bi∣p)1p D_p(\vec{A},\vec{B}) = \left( \sum_{i=1}^n |a_i -

deepseek本地部署ollama+anythingllm本地环境搭建与rag检索增强环境搭建到ollama官网下载安装文件对应系统的安装文件，我这里是在windows上安装，所以下载OllamaSetup.exe

Python 正则表达式：LLM 噪声语料的精准清洗（专栏：Python 从真零基础到纯文本 LLM 全栈实战・第 8 篇 | 字数：10000 字 | 零基础友好 | LLM 场景深度绑定 | 代码可运行）

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Rubicon论文数据部分详解：从Rubric设计到RL Pipeline的全流程最近读到一篇来自Inclusion AI和蚂蚁集团的论文《Reinforcement Learning with Rubric Anchors》（Rubicon），提出了一种将传统RLVR（Reinforcement Learning from Verifiable Rewards）扩展到开放式、主观任务的方法。核心创新是用“Rubric”（评分细则）作为可自动打分的结构化奖励信号，取代了只能用于数学、编程等可严格验证任务的传统奖励。