The evolution of Natural Language Models (NLM) - Must know NLP Basics
我决定浏览一些 NLP（自然语言处理）领域的突破性论文，并总结我的学习成果。这些论文的日期从 2000 年代初到 2018 年。资料来源 - KDNuggets如果您是 NLP 领域的新手 - 我建议您从阅读这篇文章开始，其中涉及各种 NLP 基础知识。1. 神经概率语言模型2. 向量空间中单词表示的有效估计Word2Vec - Skipgram 模型3. 单词和短语的分布式表示及其组合4. GloVe：用于单词表示的全局向量5. 基于循环神经网络的语言模型6. 循环神经网络语言模型的扩展让我们从#1 开始，神经概率语言模型Bengio 等人。提出一种分布式单词表示法来对抗维数灾难。维数灾难源
Just AI разработал конструктор чат-ботов, понимающих естественный язык
Just AI 是 i-Free 集团的一部分，专注于人工智能技术，它发布了一个名为 Aimylogic 的模块化构造函数，用于创建基于 NLU 技术的聊天机器人。
Сравнительный анализ систем распознавания естественного языка
在过去的几年里，由于技术的进步，自然语言界面发生了重大变化。尤其是语音助手已经变得越来越普遍，尤其是在说起来比编写或使用某种复杂的用户界面更容易的情况下。
同时，开普勒介绍了其VLA+训练平台的演示，强调了K2“ Bumblebee”如何应用分层的VLA+模型来解释自然语言命令并执行各种任务。
Remembering the Legacy of Elizabeth (Liz) DuRoss Liddy
伊丽莎白（Liz）杜罗斯·利迪（Div> duross Liddy），信息研究学院的院长Emerita（iSchool）和前临时副校长和教务长，于8月21日去世。她是自然语言处理的一名开拓者和研究员，她是81岁。
Learn how Amazon Health Services improved discovery in Amazon search using AWS ML and gen AI
在这篇文章中，我们向您展示了亚马逊卫生服务（AHS）如何使用亚马逊Sagemaker，Amazon Bedrock和Amazon EMR等AWS服务在Amazon.com搜索上解决可发现性挑战。通过将机器学习（ML），自然语言处理和矢量搜索功能相结合，我们提高了将客户与相关的医疗保健服务联系起来的能力。
Build a conversational natural language interface for Amazon Athena queries using Amazon Nova
在这篇文章中，我们探索了一种创新的解决方案，该解决方案使用由亚马逊Nova Lite提供动力的亚马逊基岩代理商来创建雅典娜查询的对话界面。我们以AWS成本和使用报告（AWS CUR）为例，但是可以将此解决方案适用于您使用athena查询的其他数据库。这种方法在保留雅典娜的强大分析能力的同时使数据访问民主化，因此您可以使用自然语言与数据进行交互。
Automation Evolved: Core Technologies Driving The Future
自动化进化：推动未来的核心技术 - 图形超系统化结合了先进的技术来简化复杂的业务流程。它依赖机器人过程自动化（RPA），人工智能（AI），机器学习（ML），自然语言处理（NLP），业务流程管理（BPM），智能文档处理（IDP）和分析，以使任务，增强效率和促进数据驱动的决策制定自动化任务，增强效率。关键组成部分包括[…]自动化后的发展：推动未来的核心技术出现在电子学习信息图表上。
For the Next Month: Going All-in on The Browser Company's Dia-AI
＆我们将看到我们得到的何处以及是否需要……道路！从搜索框到辅助：谦虚的网络浏览器是掌握MAMLMS自然语言接口的潜力的秘密，并且是...
了解如何使用自定义插件增强Amazon Q，以将语义搜索功能与精确的AWS支持数据相结合。该解决方案通过将结构化数据查询与抹布架构集成在一起，从而使分析问题更准确地答案，从而使团队可以将原始支持案例和健康事件转换为可行的见解。发现这种增强的体系结构如何进行精确的数值分析，同时保持自然语言互动以改善运营决策。
Association for Computational Linguistics (ACL) 2025
苹果在7月27日至8月1日在奥地利维也纳举行的计算语言学协会（ACL）年会（ACL）年会提出了新的研究。 ACL是计算语言学领域的会议，涵盖了与自然语言计算方法有关的各种各样的研究领域。以下是ACL 2025的苹果赞助研讨会和活动的时间表。
Build AI-driven policy creation for vehicle data collection and automation using Amazon Bedrock
Sonatus与AWS生成AI创新中心合作，开发了自然语言界面，以使用生成AI生成数据收集和自动化策略。这项创新旨在将政策生成过程从几天减少到几分钟，同时使工程师和非专家都可以使用。在这篇文章中，我们探讨了如何使用Sonatus的Collector AI和Amazon Bedrock构建该系统。我们讨论背景，挑战和高级解决方案体系结构。
在这篇文章中，我们深入研究了如何将Amazon Q迅速地集成，以转换自然语言请求，例如“向我展示过去6个月在美国返回了多少个项目”为有意义的数据可视化。我们演示了如何在Quicksight中将亚马逊基岩代理与Amazon Q相结合，创建了一个全面的数据助手，该数据助理通过单个直观的对话界面（跨企业的数据访问）提供SQL代码和视觉见解。
Query Amazon Aurora PostgreSQL using Amazon Bedrock Knowledge Bases structured data
在这篇文章中，我们讨论了如何使您的Amazon Aurora PostgreSQL兼容版数据可通过Amazon Bedrock知识库进行自然语言查询，同时保持数据新鲜度。
EgoDex: Learning Dexterous Manipulation from Large-Scale Egocentric Video
模仿操纵的学习存在众所周知的数据稀缺问题。与自然语言和2D计算机视觉不同，没有用于灵巧操作的互联网规模的数据语料库。一种吸引人的选择是以自动扩展的数据源为中心的人类视频。但是，现有的大规模数据集（例如EGO4D）没有本机姿势注释，也不关注对象操纵。为此，我们使用Apple Vision Pro来收集Egodex：迄今为止，最大，最多样化的人类操纵数据集。 Egodex有829个小时的Egentric视频，配对3D…
AWS Shield Network Security Director: Network Topology Visibility and Remediation Guidance
介绍AWS Shield网络安全总监：DDOS保护和网络安全可见性方面的游戏规则。此创新功能可自动化资源发现，评估针对最佳实践的配置，并优先考虑安全发现。通过Amazon Q开发人员可行的补救步骤和自然语言查询，组织可以增强其安全姿势。由Steef-Jan Wiggers
