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年仅19岁少年，自称破解了谷歌最快的语言模型Gemini Diffusion，引爆社交平台。真相扑朔迷离，但有一点毫无疑问：谷歌I/O大会的「黑马」，比GPT快10倍的速度、媲美人类程序员的代码能力，正在掀起一场NLP范式大洗牌。
大型语言模型（LLMs）在广泛的自然语言处理（NLP）任务中展现出了卓越的能力。
关注NLP领域的人们，一定好奇「语言模型能做什么？」「什么是o1？」「为什么思维链有效？」
RAG系统的搭建与优化是一项庞大且复杂的系统工程，通常需要兼顾测试制定、检索调优、模型调优等关键环节，繁琐的工作流程往往让人无从下手。
DeepMind近两万引科学家Felix Hill，去世了。 他参与过NLP领域经典的GLUE和SuperGLUE基准，2016年起在DeepMind工作直到最后一天。
评估和评价长期以来一直是人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 中的关键挑战。然而，传统方法，无论是基于匹配还是基于词嵌入，往往无法判断精妙的属性并提供令人满意的结果。
在 EMNLP 2024 上，我们看到了向量模型的各种创新用法，其中最出人意料的莫过于：文本水印。
作为自然语言处理（NLP）领域的顶级盛会，EMNLP 每年都成为全球研究者的关注焦点。
清华大学NLP实验室联合北京师范大学、中国科学院大学、东北大学等机构的研究人员推出了全新的评测方法 RAGEval，通过快速构建场景化评估数据实现对检索增强生成（RAG）系统的“精准诊断”。
让大模型能快速、准确、高效地吸收新知识！