自然语言处理

哪些文章会被我拒稿？身为审稿人，这些稿我绝不通过2025年积攒了不少审稿任务，现在正式启动处理。审稿前我会先看期刊当期的选题指南，这会影响学术判断的倾向，而且每天审稿量有限，格式不规范、选题偏离的稿件很容易被优先筛掉，分享给萌新作者一、先讲个多数作者不清楚的 “铁律”期刊可不是想录用多少就能录用多少！我们这本JCR一区期刊，一定周期内录用率不能超17%！ 2025年上半年咱们录用率冲到25% 结果2025年下半年基本全是拒稿，质量稍好的也只能给RR处理毕竟录用率太高，期刊会跌落JCR一区行列扎心真相：投稿时机真的超级

陈天伟教授

人工智能应用- 语言理解：05.大语言模型正因为具备超长上下文的处理能力，这些模型在生成语言时显得更加合理。例如，在“天气凉了”的语境下，生成“准备过冬”显然比“准备过夏”更合适；同样，在“心情不好”的情况下，生成“有点生气”比“有点高兴”更符合常理。

晚霞的不甘

守护智能边界：CANN 的 AI 安全机制深度解析当一个 AI 模型被部署到边缘设备或第三方服务器时，它就不再“安全”。攻击者可能：在金融风控、身份认证、军事安防等场景中，这类风险不可接受。

2026国自然申请书模板大改版，科研人员如何应对？每年的国家自然科学基金（国自然）申报季，对于科研人员来说，都是一场硬仗。这不仅是对科研实力的考验，更是一场对信息搜集能力、逻辑构建能力以及文书写作能力的极限挑战。

强女思维：着急，是贪欲外显的相。刷到一个很震撼我的思维方式：Think like a farmer，像农民一样思考，然后像培育种子一样培养自己。

Python 后端三剑客：FastAPI/Flask/Django 对比与 LLM 开发选型指南【个人主页：玄同765】大语言模型（LLM）开发工程师｜中国传媒大学·数字媒体技术（智能交互与游戏设计）

Transformer实战——Transformer跨语言文本分类我们已经了解了跨语言模型能够理解不同语言，并且相似的句子(无论为何种语言)在语义向量空间中彼此接近。但问题在于，如何在样本较少的情况下，利用这种能力来解决实际问题。

信而有征——模型评估、验证与可信部署的完整体系“一个未经验证的模型，无论多么精巧，都只是空中楼阁。真正的智能，不在于预测本身，而在于对预测不确定性的诚实。” ——机器学习工程的核心信条

陈天伟教授

人工智能应用- 语言理解：06.大语言模型更重要的是，大语言模型通过超长上下文学习，形成了对语言的某种理解，这种理解让它打破了人类语言的壁垒，可以从我们积累了数千年的文字资料中汲取知识，从而表现出超乎预期的智能。具体表现在以下几方面：

陈天伟教授

人工智能应用- 语言理解：09.大语言模型代码生成和扩展能力：GPT 可以根据任务要求生成代码，实现强大的扩展能力。例如，它可以生成代码来控制外围设备，大大拓展了语言模型的应用领域。

翱翔的苍鹰

大语言模型发展历程架构优化路径训练数据变化能力跃迁关键技术突破方向应用场景深化社会影响预测注：实际脑图建议使用树状结构可视化工具呈现，突出时间轴与技术路线的交叉影响。

陈天伟教授

人工智能应用- 语言理解：08.大语言模型思维链推理（Chain of Thought Reasoning）：GPT 可以按照示例中的思维过程分析问题，通过多步推理得到答案。这种能力尤其适合处理复杂的逻辑推理任务，例如数学推导。

Language Models Struggle to Use Representations Learned In-ContextAuthors: Michael A. Lepori, Tal Linzen, Ann Yuan, Katja Filippova

赋创小助手

NVIDIA B200 GPU 技术解读：Blackwell 架构带来了哪些真实变化？随着大模型参数规模、上下文长度和多模态能力持续提升，AI 算力的瓶颈正在从“峰值算力”转向显存容量、带宽与能效。在这一背景下，NVIDIA 于 GTC 2024 发布了基于 Blackwell 架构的 B200 GPU，其目标并非简单替代 H100 / H200，而是面向新一代超大模型工作负载进行系统级重构。 B200 采用双芯片（Dual-Die）封装，单卡集成约 2080 亿晶体管，配备 192 GB HBM3e 显存，并通过 NVLink 5 提供 1.8 TB/s 的 GPU 间互联带宽。同时，第

LangChain 1.0 框架全面解析：从架构到实践大语言模型 (LLM) 开发工程师 | 中国传媒大学 · 数字媒体技术（智能交互与游戏设计）CSDN · 个人主页 | GitHub · Follow

【NLP学习】IMDB 情感分类实战：Word2Vec + 逻辑回归完整解析在自然语言处理（NLP）入门阶段，如何把文本变成“模型能理解的数字”，往往是第一个真正的门槛。本文将通过一个完整的实战案例，带你从原始文本出发，使用 Word2Vec 构建词向量表示，并结合逻辑回归（Logistic Regression），完成 IMDB 电影评论的情感分类任务。

医疗AI新范式：当数理模型开始“计算”生命，传统大模型面临重构（中）即使模型在研发阶段表现优异，在临床部署时仍面临重重障碍：集成到临床工作流：医院信息系统通常基于传统架构，AI模型难以无缝集成。医生需要额外登录系统、上传数据、等待结果，这一过程可能比传统方法更耗时。

构建个人智能助手一、搭建本地RAG系统 (Langchain版)1、安装必要的库pip install langchain ollama nomic sentence-transformers faiss-cpu

基于paCy模型与jsoncrack进行依存句法分析基于paCy模型进行依存句法分析，以json、yaml、xml、csv格式传入jsoncrack以二次可视

强化学习入门(2)：DQN、Reinforce、AC、PPODQN（Deep Q-Network）是一种将深度学习与强化学习中的Q-learning算法相结合的方法，用于解决高维状态空间下的决策问题。DQN能够在诸如Atari游戏等复杂任务中取得人类水平甚至超越人类的表现，成为深度强化学习发展中的一个重要里程碑。