自然语言处理

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【ICLR26-Oral Paper-Meta】DepthLM：基于视觉语言模型的度量深度文章：DepthLM: Metric Depth From Vision Language Models

陈天伟教授

人工智能应用- 搜索引擎：04. 网页重要性评估搜索引擎不仅需要找到包含关键词的网页，还要对这些网页进行排序，以便用户在最短时间内获取到最有价值的信息。

计算机科学与技术专业优质选题推荐选题合集 | 人工智能/自然语言处理/计算机视觉📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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【ICLR26-Oral Paper】透过对比的视角：视觉语言模型中的自改进视觉推理文章：THROUGH THE LENS OF CONTRAST: SELF-IMPROVING VISUAL REASONING IN VLMS

【大模型思维链】Tree of Thoughts： Deliberate Problem Solving with Large Language Models语言模型正日益广泛地部署于解决各类通用任务，但在推理过程中仍受限于基于词元、从左至右的决策模式。这意味着它们在处理需要探索性、战略性前瞻或初始决策起关键作用的任务时可能存在不足。为克服这些挑战，我们提出了一种新的语言模型推理框架——“思维树”（ToT），该框架推广了当前流行的“思维链”提示方法，允许模型对作为问题解决中间步骤的连贯文本单元（即“思维”）进行系统性探索。ToT使语言模型能够通过考量多种推理路径、对选择进行自我评估以确定后续行动方案，并在必要时通过前瞻或回溯机制做出全局决策，从而实现审慎的决策

正/余弦位置编码 Sinusoidal Encoding其中，pos 为词汇在句子中的位置索引；i 为特征维度索引，2i 代表偶数位置，2i + 1 代表奇数位置；d 为特征维度，在传统 Transformer 模型中默认为 512。

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VeRL 框架 RL 微调大语言模型，algorithm.use_pf_ppo 参数详解在 verl 框架里，use_pf_ppo（完整路径通常是 algorithm.use_pf_ppo）是一个开关参数，用来控制是否启用 PF‑PPO（Preference Feedback PPO，偏好反馈 PPO）这套额外的重加权机制。

AI核心知识98——大语言模型之 Generative AI（简洁且通俗易懂版）生成式 AI (Generative AI / GenAI)，或者在国内常被称为 AIGC (Artificial Intelligence Generated Content)，是人工智能发展史上的分水岭。

AI核心知识108—大语言模型之 AI Aesthetics Engineer（简洁且通俗易懂版）AI美学工程师 (AI Aesthetics Engineer) 并不是传统意义上的“程序员”，而是一个横跨技术、艺术与产品的新兴复合型角色。

打造AI+准SaaS：中文法律检索分析平台LawCounsel 是一个以 Django + PostgreSQL/pgvector + Redis + Celery + Vue 为基础的中文法律检索分析（RAG）平台，目标是用最少的成本实现企业级感觉的 AI+准 SaaS。

陈天伟教授

人工智能应用- 搜索引擎：06. PageRank 算法搜索引擎是互联网时代不可或缺的工具，它让我们得以在信息的海洋中迅速找到所需要的内容。通过倒排索引技术，搜索引擎能够高效定位与查询词相关的网页，而像PageRank 这样的排序算法则帮助我们对搜索结果进行排序，从而将最有价值的信息优先呈现给用户。这些技术的结合，不仅提升了搜索的准确性，还极大地改善了用户体验。

大模型任我行

阿里：具身智能模型ABot-M0📖标题：ABot-M0: VLA Foundation Model for Robotic Manipulation with Action Manifold Learning 🌐来源：arXiv, 2602.11236v1

AI核心知识107—大语言模型之 Prompt Engineer（简洁且通俗易懂版）提示词工程师 (Prompt Engineer) 是大语言模型爆发初期诞生，且目前依然非常关键的一个技术角色。

【大模型思维链】自洽性提升语言模型中的思维链推理能力SELF-CONSISTENCY IMPROVES CHAIN OF THOUGHT REASONING IN LANGUAGE MODELS 自洽性提升语言模型中的思维链推理能力

CMU Subword Modeling | 07 Allomorphy在语言学里，我们之前学过 morpheme（词素）是最小的有意义单位（意义不随单词形式改变）。但有时候：同一个 morpheme 在不同环境里会表现成不同的形式（signifier），而意义（signified）不变。这种现象就叫 Allomorphy（音形变体现象）。通俗地讲：

大模型应用：轻量化视觉语言模型（VLM）：基于Qwen2-VL多模态模型实践.87随着大模型技术从单一文本交互迈向多模态智能时代，视觉语言模型（VLM）已成为连接图像感知与语言理解的关键载体。传统大参数VLM凭借强大的综合能力，在图文问答、视觉推理等领域展现出惊人效果，但其对算力与存储的极高要求，也让多模态 AI 长期局限于云端服务与高端硬件环境，难以走向更广泛的落地场景。

CMU Subword Modeling | 08 Non-Concatenative Morphological Processes在之前的章节我们看到，大部分词构造是通过 Concatenative morphology（连接形态学）实现的：词素按顺序串联（prefix、suffix、compounding）组成词。例如：

大模型任我行

百度：动态偏好选择提升LLM对齐稳定性📖标题：Not All Preferences Are Created Equal: Stability-Aware and Gradient-Efficient Alignment for Reasoning Models 🌐来源：arXiv, 2602.01207v1

AI核心知识105—大语言模型之 Multi-Agent Architect（简洁且通俗易懂版）多智能体架构师 (Multi-Agent Architect) 是 2024 年随着 AI Agent 爆发而涌现出的一个顶层技术设计角色。