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大家好，今天我们聊聊自然语言处理（NLP）的“地基”——词编码技术。从让机器“区分单词”到“理解语义”，这背后是四代技术的迭代，正好对应四张经典示意图。

多模态学习是人工智能的重要分支，让AI能同时处理文本、图像、音频等多种数据形式。本文系统介绍了多模态学习的概念、发展历程、核心技术（如模态融合、对比学习）、主流模型（CLIP、GPT-4、Gemini等）及其在智能助手、内容创作等领域的应用。文章还探讨了当前面临的模态异质性、数据稀缺性等挑战，并展望了全模态学习、实时理解等未来趋势。多模态学习正推动AI向更接近人类智能的方向发展，同时也引发了对智能本质、人机关系等哲学思考。

以上相关技术汇聚就是目前比较火的“GUIAgent”，顺藤摸瓜的翻到了一篇关于移动端GUIAgent训练框架-（也是用于AgentAutoGLM训练的框架）。下面来看看都解决了什么问题。视觉语言模型（VLM）（如Qwen2.5-VL、GLM-4.1V）让“零样本交互网页/移动界面”的GUIAgent成为研究热点。这类Agent可通过感知屏幕截图+解析UI结构，自主执行点击、滑动、输入等操作，无需人工干预，理论上能适配各类移动应用（如日历、购物、地图APP）。

MLM本质是一种“让模型通过猜词学语言”的训练方法，核心优势是能让模型深刻理解上下文语义，是很多语言理解类模型的“地基”。它就像一个“语言学霸”，通过大量“填空练习”吃透了语言的规律，之后不管是做阅读、匹配信息，还是辅助生成内容（比如RAG里的检索环节），都能发挥扎实的基础作用～

本文介绍了一个处理GBK编码汉字的Python工具类GBKHandler，实现了GBK编码与解码、合法性校验、批量过滤和文件读写功能。该工具类采用双重容错机制：优先使用Python内置方法处理，失败时提供手动解析兜底；支持大文件分块处理避免内存溢出；严格遵循GBK编码规则（ASCII单字节、汉字双字节）。核心功能包括字符串与GBK字节流的双向转换、有效GBK字符识别、非GBK字符过滤，以及文件的GBK编码读写操作。通过示例展示了各类场景下的使用方法，验证了编码解码的正确性和容错性。

用于存储游戏窗口信息、识别参数等：易语言.版本2.全局变量游戏句柄,整数型.全局变量游戏位置,矩形.全局变量目标R,整数型,,"255"//目标颜色R值.全局变量目标G,整数型,,"0"//目标颜色G值.全局变量目标B,整数型,,"0"//目标颜色B值.全局变量识别开关,逻辑型,,"假"//脚本启停开关。

本文详细介绍了一个基于知识图谱与深度学习的医疗问答系统。系统采用Neo4j存储医疗知识图谱，使用Aho-Corasick算法进行高效多模式匹配，并整合了BERT+LSTM+CRF深度学习模型。实现流程包括数据爬取、清洗、实体识别、知识图谱建模等步骤，最终构建了一个具有可视化界面的Flask应用。系统支持自然语言问答，能自动存储交互记录到SQL数据库。文章还详细说明了所需的软件环境配置（JDK1.8、Neo4j4.4.5等）和项目目录结构，为开发者提供了完整的实现方案和技术细节。

WordNet和知网作为两种典型的知识库，通过不同的知识组织方式为NLP任务提供语义支撑。WordNet以同义词集为核心构建词汇语义网络，通过上下位关系等语义关联实现词义消歧和信息检索；知网则采用义原分解的方法解构概念本质，在概念理解和常识推理中表现突出。二者在词义消歧、信息检索、机器翻译、情感分析和知识问答等任务中展现出互补优势：WordNet擅长词汇层面的语义关联，知网则深入概念本质分析。

摘要：本文系统介绍了大语言模型(LLM)的发展与应用。从大学生借助ChatGPT撰写论文摘要的案例切入，阐述了LLM的基本概念、核心技术原理及发展历程。文章详细解析了Transformer架构、自监督学习等关键技术，比较了GPT、BERT、LLaMA等主流模型的特点。同时探讨了LLM在内容创作、教育、商业等领域的广泛应用，以及面临的幻觉、偏见等挑战。最后展望了多模态融合、轻量化等未来发展趋势，并引发对智能本质、人机关系等哲学思考。本文为读者提供了全面了解LLM的技术框架和应用前景的参考。

本文讲解IMDb电影评论情感分析数据集处理流程：下载数据，读取样本，预处理（分词、建词表、截断填充），创建数据迭代器，最后封装为load_data_imdb函数。

近日，北京大学跨学科团队发布的化学大模型基准SUPERChem，如同一把精心锻造的“尺规”，不仅系统测量了当前顶尖模型的化学推理高度，更深刻揭示了其与人类专业认知之间尚存的沟壑，为AI赋能科学研究的下一阶段指明了方向。更深层次看，SUPERChem揭示了当前以大语言模型为代表的AI在迈向“科学智能”道路上必须跨越的鸿沟：如何将海量知识真正内化为可操控、可组合、可溯源的因果模型，而不仅仅是概率关联的集合。化学，以其严谨的底层逻辑与无限的现象组合，成为了检验这一目标的绝佳试金石。

MoE-Adapters++框架，通过动态混合专家适配器实现视觉语言模型的高效持续学习。该方法采用参数高效的训练策略，在冻结CLIP模型基础上构建动态可扩展的专家集合，利用潜在嵌入自动选择器(LEAS)实现任务识别与零样本推理的无缝切换。相比原始MoE-Adapters，改进后的框架显著降低98%训练参数和70%GPU内存消耗，在11个任务的持续学习基准上取得77.5%平均准确率。实验表明，该方案能有效缓解灾难性遗忘问题，同时保持模型原有的零样本能力，为大规模多模态模型的持续学习提供了高效解决方案。

创新性融合自然语言处理（NLP）的情感分析结果与金融数值数据，基于生成对抗网络（GAN）构建时序预测模型，解决“文本与数值特征有效结合”及“稀疏/低相关金融数据学习”两大核心挑战。ST-GAN在所有预测时间维度（1天、15天、30天）的RMSE与NRMSE均显著低于对比模型，平均NRMSE较现有最优深度学习模型降低32.2%。图5：我们的GAN模型的LSTM生成器网络和CNN鉴别器网络的模型架构。

摘要：本研究探讨了基于预训练语言模型的日语文本难易度自动分类方法。通过收集日本语能力测试(JLPT)真题及模拟题作为数据集，评估了14种日语BERT模型在2-5级分类任务中的表现。结果表明，东北大学发布的模型表现最优，其中tohoku-bert-large-japanese-v2在二分类任务中F1值达0.926。随着分类级别细化，模型性能有所下降。该研究为计算机辅助日语学习系统开发提供了技术支持，未来将探索更精细化的分类模型以优化个性化教学。

ThispaperisinspiredbytheChinchillascalinglaw.Itfoundthatgivenafixedcomputingbudget,thebestperformanceisnotgeneratedbythelargermodels,butbythesmallermodelstrainedonmoredata.Soitproposedacollectionofmodelsrangingfr

MicrosoftResearch提出，这是一个基于14B预训练模型、通过智能体强化学习（agenticRL）训练的数学推理模型，核心创新包括GRPO-RoC算法（结合重采样策略解决代码环境噪声问题）、支持45K并发工具调用且平均延迟0.3秒的大规模RL基础设施，以及“非推理SFT+多阶段RL”的高效训练方案（仅用64块MI300XGPU、510个RL步骤、1周完成训练）。该模型在数学推理任务上表现卓越，AIME24pass@1达80.6%、AIME25达69.8%

如果你是护士，我想特别告诉你，在我的职业生涯中，我投入了大量精力在医疗和健康研究上。从技术角度看，ChatGPT的出现依然离不开这三大核心要素，只是数据规模变成了互联网级，神经网络结构更复杂，用的GPU数量也更多，但底层的逻辑和原理并没有改变。一周后，李飞飞在最新的访谈再次提及那篇文章里尚未说尽的部分，把那些自己反复思考却在长文里无法完全展开的问题细致拆解，从语言模型在世界理解上的结构性短板，到三维空间在智能形成中扮演的基础角色，再到机器人长期停滞背后那些难以绕过的现实条件，她都给出了更具体的解释。

注意力机制（AttentionMechanism）的核心作用是让模型在处理海量/复杂输入信息时，，忽略无关或次要信息，模拟人类“有选择地关注重点”的认知逻辑，最终提升模型对核心信息的捕捉能力、降低冗余信息干扰，同时解决传统模型处理长序列/复杂数据时的长距离依赖问题。简单来说，人类看一张照片会先关注主体（比如人物、核心物体）而非背景，读一句话会先抓核心词而非虚词——注意力机制就是让模型实现这种“选择性关注”。

2022年底，ChatGPT震撼上线，大语言模型技术迅速“席卷”了整个社会，人工智能技术因此迎来了一次重要进展。面对大语言模型的强大性能，我们不禁要问：支撑这些模型的背后技术究竟是什么？这一问题无疑成为了众多科研人员的思考焦点。必须指出的是，大模型技术并不是一蹴而就，其发展历程中先后经历了统计语言模型、神经网络语言模型、预训练语言模型等多个发展阶段，每一步的发展都凝结了众多科研工作者的心血与成果。

本文探讨了Java在大数据机器学习模型中的跨语言信息检索与知识融合应用。通过构建多语言数据处理平台，实现56种语言语料的智能清洗、分布式存储与低资源语言增强，显著提升数据可用率。基于Java的跨语言预训练模型优化方案，结合分布式计算和领域适配技术，在多个实际项目中验证了其高效性，如欧盟法律文档检索准确率提升至86%。这些实践展示了Java在打破语言壁垒、促进知识共享方面的技术优势与工程价值。

我们介绍了DeepSeek-V3.2，这是一个在高效计算与卓越推理及智能体性能之间取得平衡的模型。DeepSeek-V3.2的关键技术突破如下：(1)DeepSeek稀疏注意力(DSA)：我们引入了DSA，这是一种高效注意力机制，在保持长上下文场景中模型性能的同时，大幅降低了计算复杂度。(2)可扩展的强化学习框架：通过实施稳健的强化学习协议并扩展后训练计算，DeepSeek-V3.2的表现与GPT-5相当。

训练循环基本可以沿用之前的的LM训练代码，只是vocab_size换成新的，数据换成这个loader。注意：模型结构参数必须和当初训练时一样，否则load会报错。确保使用上面的加载词表加载了之前模型保存的词表，否则会映射出错。

一站式封装LLM调用，轻松构建智能Agent，支持流式与非流式输出。

本文系统介绍了视觉语言模型（VLM）的研究进展与应用前景。随着大型语言模型（LLM）的成功，研究者开始探索如何将视觉与语言模态有效结合，以拓展AI技术的应用边界。文章首先阐述了VLM的定义与核心挑战，指出视觉数据的高维特性与语言的离散表达之间存在显著鸿沟。随后，论文将现有VLM方法归纳为四大范式：对比学习、掩码重建、基于预训练主干网络和生成式模型，并分析了代表性工作的技术特点。此外，文章探讨了VLM训练中的数据策略、评估基准的局限性，以及视频理解等前沿方向的发展机遇。