标签：NLP

想象一下，一个AI助手不仅能流畅地聊天，还能像人类一样“感知”世界的深层逻辑——你询问“雨后的天空为什么变蓝”，它不仅能给出科学解释，还能推理出关联的天气...

想象一下，农民不再仅仅依靠汗滴禾下土的经验，而是通过卫星的眼睛、土壤的呼吸、枝叶的低语，甚至病害的悄无声息，全方位洞悉农田脉搏——这便是多模态农业应...

清晨，李医生凝视着屏幕。屏幕上同时闪烁着患者的肺部CT扫描影像、基因组变异图谱和持续更新的电子健康记录。只需轻点，一个智能系统便瞬间整合了这些截然不...

在现代数字洪流中，想象这样一个场景：一家电商平台需要从短视频、用户评论和直播音频中实时分析消费者情绪；一个新闻机构需整合推特文本、YouTube视频和Inst...

当AI遇上“数据饥荒”，海量无标注数据沉睡在硬盘中，昂贵的标注成本如同高墙般阻碍着模型进化——这正是当前人工智能面临的核心困境之一。然而，大模型与半监督...

当你在搜索引擎框输入”苹果”时，传统技术可能会纠结于是水果还是科技公司。但今天，大模型却能清晰识别出你随后输入的”最新手机功能&rdquo...

你是否曾因搜索引擎返回海量无关链接而沮丧？是否期待过一个问题就能获得精准、完整的解答？这一切正在被大模型问答系统悄然改变。想象一下：向专业助手提问...

清晨醒来，一句“小爱同学，今天天气如何？”即刻获取精准播报；工作间隙，向AI助手描述想法，它能瞬间梳理出报告框架；深夜灵感枯竭时，AI写作伙伴与你碰撞思...

当ChatGPT、GPT-4等大语言模型展现出令人惊叹的文本生成、对话和推理能力时，许多人未曾意识到它们背后普遍面临着“数据饥渴”的困境。训练超大规模模型需要海...

当ChatGPT惊艳全球、Midjourney掀起图像创作革命、Copilot重塑工作流程时，一个关键问题常被忽视：我们如何真正“看清”这些庞然大物的能力与局限？ 大模型评估...