自然语言处理

别啃文档了！3 分钟带小白跑完 Dify 全链路：从 0 到第一个 AI 工作流1什么是DifyDify 是开源大语言模型(LLM) 应用开发平台，融合后端即服务和 LLMOps 理念，开发者能快速搭建生产级生成式 AI 应用，非技术人员也可参与 AI 应用定义与数据运营。

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在电商评论情感分析与产品口碑优化中的应用嘿，亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！在电商行业高速发展的当下，用户评论已成为企业洞察市场需求、优化产品体验的核心数据资产。《2024 中国电商用户行为白皮书》显示，87.3% 的消费者会参考评论做出购买决策，而通过评论分析进行产品迭代的企业，其用户满意度平均提升 32%。Java 凭借其强大的分布式计算能力、丰富的开源生态及企业级稳定性，成为构建电商评论情感分析系统的首选技术。本文将结合阿里巴巴、京东等头部平台的实战经验，深度解析 Java 如何实现从海

鼎道开发者联盟

智能原生操作系统畅想：人智共生新时代的基石面对全球数字经济的高速演进，人工智能与物联网技术的深度融合正在重塑生产力形态。当传统操作系统的功能拼塑式架构遭遇个性化需求涌现的“体验经济”挑战时，系统的标准化框架与用户日益生长的创造诉求之间形成了结构性矛盾。DingOS正是以“智能原生和数据驱动的新一代操作系统”为核心理念，通过重构底层的智能交互范式与服务构建体系，搭建起支持超级个体演进与组织智慧跃迁的数字基座。

《Python AI入门》第9章让机器读懂文字——NLP基础与情感分析实战“图像是静止的像素矩阵，而语言是流动的河流。你无法只看‘银行’这两个字就明白它的意思，因为在‘河边的银行’和‘存款的银行’中，它的含义截然不同。”

使用 OpenAI Responses API 构建生产级应用的终极指南—— 状态、流式、异步与文件处理本文是一份面向开发者的全面技术指南，介绍如何使用 OpenAI Responses API 构建下一代有状态、可观测、异步、具备文件处理能力的智能体级应用。重点涵盖四大核心支柱：状态管理、流式传输、异步执行与文件处理。

详解Transformer04：Decoder的结构Transformer的系列已经来到了第四篇，在前面的三篇文章中介绍了词嵌入和位置编码、自注意力机制以及Add&Norm&FFN。再来回顾一下Add&Norm&FFN和内容：

ROS Bag与导航数据集技术指南ROS Bag是ROS (Robot Operating System)的二进制时序数据格式,用于记录和回放ROS话题(topic)消息流。

Vue自然语言处理应用首先得选个合适的NLP服务。考虑到国内网络环境，最终选了百度语言处理API，毕竟稳定性和响应速度都更有保障。注册账号拿到API密钥后，先在项目里封装了个请求模块：

VLM经典论文阅读：【综述】An Introduction to Vision-Language Modeling近年来，语言建模领域取得了令人瞩目的进展。许多大型语言模型（LLM）（如Llama或ChatGPT）如今已能解决种类繁多的任务，其应用正日益普及。这些原本主要局限于文本输入的模型，现已扩展至具备视觉输入能力。将视觉与语言相连将解锁众多应用，而这些应用正是当前基于人工智能的技术革命之关键。尽管已有若干工作将大型语言模型扩展至视觉领域，但语言与视觉的连接问题尚未得到彻底解决。例如，若无依赖额外数据标注的复杂工程辅助，大多数模型在理解空间关系或计数方面仍显吃力。许多视觉语言模型（VLM）也缺乏对属性和顺序的理解

开放知识图谱

论文浅尝 | 利用条件语句激发和提升大语言模型的因果推理能力（CL2025）笔记整理：刘轶，天津大学硕士，研究方向为知识图谱和大模型论文链接：https://doi.org/10.1162/coli_a_00548

人机与认知实验室

国内主流大语言模型之比较以下是对当前国内主流大语言模型（LLM）——阿里通义千问（Qwen ）的系统性对比分析，涵盖其核心技术特点、性能表现、应用场景、生态布局及战略定位等方面的异同。本分析基于截至2025年11月的公开资料与行业共识。

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快速上手大模型：深度学习13（文本预处理、语言模型、RNN、GRU、LSTM、seq2seq）目录1 文本预处理1.1 库1.2 读取数据集1.3 词元化1.4 词表2 语言模型2.1 定义2.2 代码

RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”人工智能和大语言模型（LLM）的发展，让机器能够理解和生成自然语言，像人类一样回答问题、写文章，甚至生成代码。但单靠模型内部的“记忆”，往往有几个问题：

【论文阅读19】-用于PHM的大型语言模型：优化技术与应用综述题目：Large language models for PHM: a review of optimization techniques and applications

斯外戈的小白

【NLP】基础概念+RNN架构提示：菜菜和九天老师的深度学习实战课程学习笔记，非抄袭。图灵测试是计算机科学家阿兰·图灵在1950年提出的概念，这一测试可以衡量机器是否能够表现出与人类相当的智能。具体来说，图灵测试让一个人类与另一个不可视房间中存在的机器进行对话，如果该人类无法判断出与他/她对话的对象是机器还是真人，那该机器就被认为“通过图灵测试”，即被认可“拥有人工智能”。

React自然语言处理应用自然语言处理，简单来说，就是让计算机理解和处理人类语言。在React应用中集成NLP，可以用于多种场景，比如聊天机器人、内容推荐系统或舆情监控工具。React的组件化架构让这种集成变得相对简单，我们可以通过JavaScript库来实现NLP功能，而无需依赖复杂的后端服务。举个例子，市面上有不少轻量级的NLP库，比如compromise.js或TensorFlow.js的NLP模块，它们可以直接在浏览器中运行，减少了服务器压力。

走向通用智能的大语言模型：具身、符号落地、因果与记忆的统一认知视角——解读《Large language models for artificial general intelligence (AGI): A survey of foundational principles and approaches》

极客BIM工作室

BERT模型中词汇表向量与网络权重：从属关系与不可替代的功能分工在NLP领域，BERT模型的“词汇表”和“网络权重”是两个高频出现的概念，但不少开发者在实践中会陷入一个误区：将二者视为独立模块，甚至认为“用其他网络权重替代词汇表也能工作”。事实上，词汇表向量（嵌入层参数）是网络权重的“子集”，并非两回事，但二者功能分工完全不同，因此绝不能用其他网络权重替代词汇表——前者负责“将离散Token映射为连续语义向量”（语义理解的基础载体），后者负责“加工语义向量、捕捉上下文依赖”（语义理解的核心处理器），二者缺一不可，共同构成BERT的语义学习能力。

搬砖者（视觉算法工程师）

检索增强生成（RAG）与大语言模型微调（Fine-tuning）的差异、优势及使用场景详解微调大语言模型是利用特定任务或领域的定制数据集，对预训练模型进行调整；而检索增强生成（RAG）则将检索系统与生成模型相结合，动态地将外部的、最新的知识融入生成结果中。