语言关键词检索结果

Swift 和 LLVM 之父再次涉足语言:Chris Lattner 发布 Mojo 1.0

Отец Swift и LLVM снова взялся за языки: Крис Латтнер выпустил Mojo 1.0

与高通交易后对怀疑者的回答。

语言的欢乐与活力

The joy and vitality of languages

本博客由 Fiona Devine(曼彻斯特)和 Jo Fox(纽卡斯尔)代表现代语言 N8 小组撰写。我们对语言衰落的故事非常熟悉,也对因学生人数下降而在全国范围内出现区域冷点的担忧是有根据的。 […]《语言的欢乐与活力》一文首先出现在 HEPI 上。

想象与世界语言一起成长

Imagine Growing with World Languages

正如所有语言学习者所知,通过学习一门新语言,增长会呈指数级增长,因此 Imagine Learning 通过收购缅因州的世界语言出版商 Wayside 来扩大其产品组合也就不足为奇了。 Imagine Learning 最初于 2004 年在犹他州成立,是一家数字语言和读写软件提供商,现已发展成为一家大型企业 […]《Imagine Growing with World Languages》一文首先出现在《语言》杂志上。

我们可以谈谈吗?语言风格如何建立或破坏关系

Can We Talk? How Linguistic Style Can Make or Break Relationships

语言学家兼畅销书作家黛博拉·坦宁 (Deborah Tannen) 就语言在塑造我们的人际关系、工作场所和公共生活方面的力量进行了主题演讲《我们能说话吗?》 《语言风格如何建立或破坏关系》首先发表在阿斯彭研究所。

大型语言模型中的上下文腐烂

Context Rot in Large Language Models

为什么重要:上下文腐烂使得法学硕士在窗口填满之前就失败了。了解原因、如何测量以及确保答案可靠的上下文工程修复。

采访 Akari Asai – 超越扩展:检索增强语言模型的前沿

Interview with Akari Asai – Beyond Scaling: Frontiers of Retrieval-Augmented Language Models

从整体式语言模型到增强式语言模型的途径。图片来源:Akari Asai 在 ACM SIGAI 出版物《AI Matters》的这篇交叉文章中,Ella Scallan 采访了 2025 年 AAAI 博士论文奖获得者 Akari Asai。 Akari 描述了她在增强语言模型方面的工作,其中语言模型经过训练以使用其他模型 [...]

诺丁汉的情况告诉我们现代语言的国家概况以及为什么该部门应该关注

What the situation at Nottingham tells us about the national picture for Modern Languages and why the sector should pay attention

本博客由诺丁汉大学媒体无障碍和视听翻译教授 Pierre-Alexis Mével 教授精心撰写。在撰写本文时,诺丁汉大学已推迟对现代语言的未来做出决定,事实上,作为未来诺丁汉 2 的一部分提交的所有替代提案也已推迟。 […]这篇文章《诺丁汉的情况告诉我们现代语言的国家概况以及为什么该部门应该关注》首先出现在 HEPI 上。

人工智能驱动的语言评估的 5 种失败模式(以及如何及早发现它们)

5 Failure Modes Of AI-Powered Language Assessment (And How To Catch Them Early)

人工智能评分承诺大规模即时反馈,但失败却是安静而自信的。一个构建人工智能分级法语考试练习的团队分享了他们在生产中遇到的五种故障模式,以及现在捕获每种故障模式的护栏。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。

洛基在万福玛丽计划中的音乐语言真的有效吗?

Could Rocky’s musical language in Project Hail Mary actually work?

语言学家解释了由音符构建的语言如何传达复杂的含义,甚至支持对话

这款与 Rainy Lake Ojibwe 社区合作创建的新应用程序旨在保护土著语言和知识

This New App Created in Collaboration With the Rainy Lake Ojibwe Community Aims to Preserve Indigenous Language and Knowledge

用户可以浏览传统故事,了解更多著名地标并发现家庭联系

2026 年 NLP:语言 AI 的趋势、用例和未来 |夏普

NLP in 2026: Trends, Use Cases & Future of Language AI | Shaip

每天,您的组织都会产生堆积如山的文字。支持票据、合同、临床记录、客户评论、电子邮件、通话记录。大约 80% 的企业数据以这样的非结构化文本形式存在——直到最近,几乎没有一个数据可以进行大规模分析。它就在那里。自然语言处理改变了这一点。到 2026 年,随着大型语言模型承担重任,NLP 已经从一个小众研究领域变成了几乎所有你接触到的人工智能产品背后的引擎。市场反映了这一点:分析师预计 NLP 将从 2025 年的约 $37-51B 增长到 2030 年代初期的 $190-250B,并且 78% 的组织已经报告在其业务中使用人工智能。那么今天的 NLP 到底是什么,它实际上是如何工作的,以及它的发

该行业需要重置语言政策

The sector needs a language policy reset

将英语视为中性且普遍可用的做法会阻碍机构的发展。 Yolanda Cerda 和 Bee Bond 主张重新思考非英语语言被理解为赤字的方式

大学和考试提供商就如何获取英语语言测试答案展开争论

Universities and test providers debate access to English language test responses

一些英语语言测试提供商越来越多地允许大学招生团队获取考生的口头回答,这引发了关于更大的透明度是否可以改善招生决策的争论。大学和测试提供商就获取英语语言测试回答进行辩论的帖子首先出现在 The PIE News 上。

说“只要完成它”就是“敌对”语言:CU Boulder 偏见报告

Saying ‘just get it done’ is ‘hostile’ language: CU Boulder bias report

学生们还表示,他们因为是美国人而受到歧视。

利用基因组语言模型进行噬菌体生成设计 |科学

Generative design of bacteriophages with genome language models | Science

许多重要的生物功能不是由单个基因产生,而是由整个基因组编码的复杂相互作用产生。我们报告了使用基因组语言模型的完整噬菌体基因组的首次生成设计。我们生成了可行的...

超越下一个标记预测:扩散与自回归语言模型的性能表征

Beyond Next-Token Prediction: A Performance Characterization of Diffusion versus Autoregressive Language Models

大型语言模型 (LLM) 在广泛的自然语言处理 (NLP) 任务(包括文档处理和代码生成)上取得了最先进的性能。自回归语言模型(ARM)根据所有先前的标记顺序生成标记,一直是法学硕士的主要范例。虽然这些模型在一系列下游任务中实现了高精度,但由于下一个令牌预测中固有的顺序依赖性,它们表现出较低的算术强度。最近,扩散语言模型 (DLM) 已成为一种有前途的......

周末阅读:为什么英国不能失去国际现代语言教师

WEEKEND READING: Why England cannot afford to lose its international Modern Languages Teachers

本博客由圣玛丽大学教育学高级讲师朱丽叶·克拉罗 (Juliette Claro) 友情撰写。 UCET 支持国际实习教师特别兴趣小组和语言学习协会 MFL 课堂​​创造力特别兴趣小组的联合创始人兼联合主席。英格兰的现代语言 (ML) 教师供应处于紧缺状态。《周末阅读:为什么英格兰不能失去其国际现代语言教师》首先出现在 HEPI 上。

鸟鸣遵循人类语言的基本法则

Birdsong follows a fundamental law of human language

现在在鸣禽和鲸鱼身上都发现了人类语言的基本法则