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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。

本文介绍了使用Unsloth库高效微调Qwen3-4B大模型的方法。

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～

它是用“预测下一个词”的方式预训练的，之后又通过人类反馈优化过（让回答更靠谱、符合需求）。而且工程师们找到了方法，能通过小模型（计算量只有GPT-4的千分之一）的表现，提前猜到GPT-4能做到什么程度，不用等它完全训练完才知道。：GPT-4是个超厉害的“全能选手”，考试、干活都在行，还能看懂图片，但也会犯错、有局限，OpenAI也在尽力让它更安全，用的时候得留个心眼。：可以用来写东西、分析问题、辅助工作，但不能完全信它的输出，尤其是重要场景（比如法律、医疗），得有人把关。

ScalingLaws（缩放定律）是AI领域的核心规律，揭示了模型参数量、训练数据量和计算算力三要素与AI性能之间的幂律关系。该定律使AI发展从"炼丹"变为可预测的工程，推动OpenAI等公司开展算力军备竞赛。DeepMind提出的Chinchilla定律修正了早期观点，强调参数量与数据量需同步增长。当前面临数据短缺和算力瓶颈两大挑战，但若该定律持续有效，AI性能仍将快速提升。这一"大力出奇迹"的黄金法则，预示着GPT-4可能只是AI发展的起点。

Python开发-OpenAI兼容阿里云百炼平台API

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。

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。

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。

日常刷到的AI续写故事、自动写文案，背后都是语言模型在发力。很多人觉得这类模型是Python的“专属领域”，但其实用C++也能从零搭建一个基于Transformer的字符级语言模型——既能吃透底层原理，又能体验更贴近硬件的高效实现。今天就用大白话聊透：从核心原理到代码落地，怎么用C+++LibTorch玩转这个模型。

【代码】地语音对话系统。

大语言模型赋能的风险敏感强化学习交易代理

ThispaperisinspiredbytheChinchillascalinglaw.Itfoundthatgivenafixedcomputingbudget,thebestperformanceisnotgeneratedbythelargermodels,butbythesmallermodelstrainedonmoredata.Soitproposedacollectionofmodelsrangingfr

本文介绍了Qwen3-VL-2B视觉语言模型的安装与使用过程。首先通过pip安装所需依赖，然后使用ModelScope下载模型。在实践过程中遇到模型生成方法缺失、依赖缺失和网络连接超时等问题，通过改用Qwen2-VL-2B模型、安装缺失依赖和设置国内镜像源等方式解决。最终成功实现图片描述功能，模型能够详细描述图片内容，如人物状态和交通施工场景等。文中提供了完整的demo.py代码，包含模型加载、输入处理和结果生成等步骤，展示了该模型强大的视觉理解能力。

java随笔录——redis作为分布式锁，是如何实现的呢？AI随探录——智能输入法案例代码随想录——分割回文串

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。

本文详细解读DeepSeek-V3.2技术报告和API使用指南。DeepSeek-V3.2新一代开源大型语言模型在推理能力和工具调用方面实现重大突破，模型已开源并更新至官方应用，为AI社区提供高性能开源选择。

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。

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。

在AI技术席卷各行各业的今天，从智能客服到个性化推荐，从科研辅助到生活助手，智能体的应用场景越来越广泛。如果你也想跻身AI浪潮，却苦于“入门无门、实战无路”，那么这篇教程将为你打通“理论+实践”的双路径——先推荐你去“AI大学堂”免费学习AI基础课程，这里有SQL交互、TensorFlow实战、AIGC前沿应用等课程，能帮你快速建立AI知识体系；待你打好基础后，再带你深度玩转“讯飞星辰Agent平台”，手把手教你搭建属于自己的智能体！

摘要：传统搜索引擎基于关键词匹配返回网页链接，用户需自行筛选整合信息，面临意图理解模糊、答案碎片化、缺乏上下文记忆等局限。大语言模型（LLM）驱动的搜索引擎通过三大能力重构搜索逻辑：1.深层意图拆解，结合显性/隐性需求生成精准答案（如亲子游场景推荐）；2.知识整合与推理，利用知识图谱与检索增强生成（RAG）技术提供结构化、实时更新的答案（如光伏装机数据解析）；3.多轮对话交互，通过上下文记忆实现渐进式知识探索（如追问细化配置问题）。这一转变使搜索引擎从“信息检索工具”升级为“知识服务助手”，大幅提升

AI编程助手正在改变程序员的工作方式，能够高效完成基础组件开发（如音乐播放器、星盘图表等），但在复杂逻辑嵌套时仍需人工干预。文章以手搓SDN为例，展示了AI在陌生领域的领路能力，同时指出其探索性问题的局限性。作者分享了使用AI编程的实用技巧：提供具体描述、设置验证关卡、引用参考代码等，强调人工校正的重要性。最后推荐claude4.5sonnet模型，通过清晰描述和echo校正可成功完成复杂任务部署。