自然语言处理

5090显卡，基于vllm完成大模型推理前一张显卡是48GB，运行 Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-fp8模型。在我换到5090显卡后，显存就不足以运行原先的模型了。

没有梦想的咸鱼185-1037-1663

最新“科研创新与智能化转型“暨AI 智能体（Agent）开发、大语言模型（LLM）本地化部署与RAG/微调优化技术在过去几年里，人工智能技术取得了飞跃性进展，特别是大语言模型的崛起，已成为推动各行各业创新与变革的重要力量。大语言模型不仅在自然语言处理领域带来了突破，也为智能体的构建、自动化任务执行等多种应用场景提供了前所未有的可能。随着OpenAI的GPT系列模型的迭代升级，以及Llama、DeepSeek等开源大语言模型的不断涌现，智能体技术的应用已经深入到科研、教育、商业等多个领域，影响深远。

AI大模型学徒

NLP基础(八)_马尔可夫模型马尔可夫模型（Markov Model）是一种数学模型，用于描述一个系统在某个时间点的状态如何随着时间转移到另一个状态，并假设未来的状态仅依赖于当前状态，而与过去状态无关，这就是著名的马尔可夫性（Markov property）。

HyperAI超神经

【TVM 教程】优化大语言模型TVM 现已更新到 0.21.0 版本，TVM 中文文档已经和新版本对齐。Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →Apache TVM

文本分析与挖掘，nlp,中文产品评论情感分析最佳实践方案

Fast Distributed Inference Serving for Large Language Models(6 封私信 / 4 条消息) Fast Distributed Inference Serving for Large Language Models - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/10305722112

梦想的初衷~

“科研创新与智能化转型“暨AI智能体（Agent）开发及与大语言模型的本地化部署、优化技术实践在过去几年里，人工智能技术取得了飞跃性进展，特别是大语言模型的崛起，已成为推动各行各业创新与变革的重要力量。大语言模型不仅在自然语言处理领域带来了突破，也为智能体的构建、自动化任务执行等多种应用场景提供了前所未有的可能。随着OpenAI的GPT系列模型的迭代升级，以及Llama、DeepSeek等开源大语言模型的不断涌现，智能体技术的应用已经深入到科研、教育、商业等多个领域，影响深远。

DeepSeek模型在自然语言处理中的创新应用在模型架构设计方面，最新的研究成果采用了多层次注意力机制，使得模型能够更好地捕捉文本中的长距离依赖关系。与传统模型相比，这种设计在处理复杂句式和多轮对话时表现出显著优势。特别是在语义理解层面，模型通过深层次的上下文建模，能够准确把握文本的细微差别和隐含意义。

AI大模型学徒

NLP基础(七)_文本分析与关键词提取参考博主：https://github.com/jackliaoall/data_tangyudi我们需要把文本数据中有潜在价值的数据提取出来

什么是世界模型？和大语言模型有什么区别？现在的AI，包括ChatGPT，其实是个笨蛋？最近，AI圈出了个大瓜，但我发现很多人根本没看懂这个瓜有多大。

如何在海量文献中高效筛选有价值信息如何在有限时间内，从成千上万篇文献中迅速找到“最有价值”的那一部分？我在使用MedPeer的Deep Search和文档解读后，发现它们在文献筛选和分析方面可以明显节省时间。这篇文章分享一下它们的使用方式及适用场景。

赋创小助手

英特尔确认取消 8 通道 Diamond Rapids：服务器 CPU 战局再度升级服务器CPU领域的竞争再度升温，英特尔与AMD双双瞄准王座。近日，服务器芯片市场传来重磅消息：英特尔已官方确认，其下一代至强（Xeon）处理器 Diamond Rapids 的 8 通道内存版本正式从产品路线图中移除。这一决策并非空穴来风，而是在其服务器CPU出货量被指“自由落体式”下滑的背景下，由全新的数据中心事业部领导团队推动的一次果断战略收缩。

AI 塔罗占卜（塔罗之心）：大语言模型在主观情境中“意图聚焦”与“心理模型”的构建技术实践观察地址： AI 塔罗占卜（塔罗之心）摘要：情感、事业等主观情境下的决策辅助，要求AI能够超越事实性判断，深入用户问题的深层意图与心理模型。本文将探讨LLM如何处理这类“非事实性”问答，分析其在复杂语义链中实现**意图聚焦（Intent Focusing）的技术难度，并讨论如何通过符号学解释的“反安慰剂效应”（Nocebo Effect）**来引导用户进行现实行动的决策架构。

李宏毅NLP-14-NLP任务文本生成任务文本分类任务这两种任务是 NLP 的基础方向：文本生成聚焦 “创造新文本”，文本分类聚焦 “给文本贴标签”，二者分别支撑了创作、分析类的众多实际应用。

免费的自然语言处理教程，NLP入门零基础入门NLP！这份免费教程让你快速上手自然语言处理自然语言处理（NLP）作为人工智能领域中最热门的方向之一，近年来发展迅猛。许多同学都想学习NLP技术但不知道从何开始。今天小编就为大家整理了一套完整的免费NLP学习路线，帮助零基础小白快速入门！

【自然语言处理与大模型】BERTopic主题建模BERTopic 是一种先进的、模块化的主题建模方法，它融合预训练语言模型（如 BERT 或 Sentence-BERT）与传统统计技术（如 c-TF-IDF），目的是为了从大规模非结构化文本中自动提取语义丰富、可解释性强的主题。

人工智能与自然语言处理技术在智能客服与用户体验优化中的创新应用研究随着数字经济发展和线上服务普及，传统客服模式面临响应慢、服务效率低和用户满意度不足等问题。人工智能（AI）与自然语言处理（NLP）技术为智能客服和用户体验优化提供了全新的解决方案。通过AI算法、NLP语义分析和多渠道数据整合，实现用户问题自动识别、智能问答、情感分析及客户需求预测，从而提升客服响应速度、准确率和整体用户体验。

Tokenization的演进：从NLP基石到多模态AI的“通用翻译器”我在近日读论文的过程中不断地注意到tokens这个概念，同时我总是在网络上，各种源码里见到tokenizer这个东西，我觉得挺混淆的。又因为我自己所持的一个学术态度是永远要消除疑惑，所以正好自己有足够的精力支持自己从正在做的事情脱出，在gemini那里问了几嘴，以下为ai辅助的整合的内容：

云蝠智能 VoiceAgent 2.0：全栈语音交互能力升级在人工智能语音交互技术日益成熟的今天，云蝠智能正式推出 VoiceAgent 2.0，标志着其在语音识别、情感合成、多模态交互、知识理解与生态整合等多个维度实现了跨越式升级。本次升级不仅是对技术细节的打磨，更是对“智能语音助手”这一角色在真实业务场景中价值的重新定义。VoiceAgent 2.0 旨在构建一个“听得懂、答得准、有情感、能协同、全链路”的语音智能体，为企业和个人用户提供更加自然、高效、可信的语音交互体验。

汗流浃背了吧，老弟！

预训练语言模型（Pre-trained Language Model, PLM）介绍预训练语言模型是自然语言处理（NLP）领域的里程碑技术，其核心思想是先在大规模无标注文本上进行通用语言知识学习（预训练阶段），再针对具体下游任务进行微调（微调阶段），实现“一次预训练，多任务复用”的高效开发模式。