在 AI 时代，图形界面融合了自然语言会话等多通道交互，演变出新的形态。当意图、角色、会话这一切无形的体验规则被确定之后，它们最终也将承载于具体的界面之上。无形的体验融入到有形的体验之中，在这一部分里，我们提出的 Hybrid UI 正是要定义界面这一有形的体验，保障好 AI 产品体验的最后一道门槛。
2021 年年初，我在一个学长的数据公司做投放。这家公司主要是给大厂提供人脸识别标注数据、街道场景标注数据和自然语言标注数据。其中前两个是非常成熟，大厂需求也最多，而自然语言数据需求量几乎说少得可怜。
2025年2月27日，由前扩散模型领域顶尖研究者创立的Inception Labs正式发布了全球首个商业级扩散大语言模型（dLLM）——“Mercury”。这一里程碑式产品不仅在生成速度、硬件效率和成本控制上实现突破，更标志着自然语言处理技术从自回归（Autoregressive）范式向扩散（Diffusion）范式的重大跃迁。
大语言模型（LLMs）在当今的自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色，但其安全性问题也引发了广泛关注。
本文是对亚马逊AWS研究团队最新发表的APO（自动提示词优化）技术综述的深度解读。该研究由Kiran Ramnath、Kang Zhou等21位来自AWS的资深研究者共同完成，团队成员来自不同技术背景，涵盖了机器学习、自然语言处理、系统优化等多个专业领域。
与OpenAI断交之后，Figure首个成果出炉：Helix，一个端到端通用控制模型，它能让机器人像人一样感知、理解和行动。只需自然语言提示，机器人就能拿起任何东西，哪怕是从没见过的东西，比如这个活泼的小仙人掌。
Transformer 架构在过去几年中通过注意力机制在多个领域（如计算机视觉、自然语言处理和长序列任务）中取得了非凡的成就。然而，其核心组件「自注意力机制」 的计算复杂度随输入 token 数量呈二次方增长，导致资源消耗巨大，难以扩展到更长的序列或更大的模型。
自然语言 token 代表的意思通常是表层的（例如 the 或 a 这样的功能性词汇），需要模型进行大量训练才能获得高级推理和对概念的理解能力，
本文作者为北京邮电大学网络空间安全学院硕士研究生倪睿康，指导老师为肖达副教授。主要研究方向包括自然语言处理、模型可解释性。该工作为倪睿康在彩云科技实习期间完成。联系邮箱：ni@bupt.edu.cn, xiaoda99@bupt.edu.cn
当谷歌在 2018 年推出 BERT 模型时，恐怕没有料到这个 3.4 亿参数的模型会成为自然语言处理领域的奠基之作。
