Army Developing Large Language Models to Enhance Targeting
华盛顿特区——陆军正在将大型语言模型开发为完全进化的推理模型，该模型可以生成技能集，从而解放目标专家。
AI’s Corpus Linguistics can clean up the MX records MESS, yes?
三位备受尊敬的数字技术运营权威（Boeing 的 Garnett 女士、Zymbly 的 Jacobs 先生、Lufthansa Technic 的 Stoevesand 先生和 Trax 的 Baker 先生）表达了关于使用人工智能提高维护记录价值的观点。所有人都同意这个领域具有提高安全性的巨大潜力，但加内特和雅各布斯相信生成性 [...]
How to Apply Vision Language Models to Long Documents
了解如何应用强大的 VLM 来执行长上下文文档理解任务《如何将视觉语言模型应用于长文档》一文首先出现在《走向数据科学》上。
您如何为全球受众开发学习与发展并帮助您的客户实现员工发展里程碑？下载此电子书，了解最佳实践和模板，您可以根据自己的需求进行调整。这篇文章首先发表在电子学习行业。
Montclair Life: Sara Flores’ Path to Teaching and Leading Through Language
一名语言学专业学生在蒙特克莱尔州立大学找到了自己的目标，通过荣誉课程、校园领导力和 ESL 教学实践经验不断成长
This linguist has invented over 20 languages
玛格丽特·兰斯德尔-格林 (Margaret Ransdell-Green) 利用她在语言学和音乐方面的专业知识创造了新的虚构语言，并用这些语言唱歌。
Large language models still struggle to tell fact from opinion
据国际研究人员称，当有人表达事实上不真实的信念时，ChatGPT 和 Deepseek 等大型语言模型仍然很难识别。该团队针对 13,000 个问题测试了 24 个最先进的大型语言模型，以评估它们区分信念与知识、事实与虚构的能力。研究人员表示，当回应错误的第一人称信念“我相信……”时，系统测试的所有模型都未能纠正错误信念。他们表示，在使用大型语言模型时需要考虑到这种弱点，特别是在法律或医学等高风险领域，或者在精神卫生保健领域，识别和挑战患者的错误信念至关重要。
Mamba-3 – the next evolution in language modeling
Mamba-3 - 状态空间模型，重新定义人工智能如何思考、学习和理解语言。通过改进上下文跟踪、信息处理和响应生成，Mamba-3 为性能和推理速度树立了超越传统 Transformer 模型的新标准。
Perplexity's new AI tool lets you search patents with natural language - and it's free
Perplexity Patents 目前处于测试阶段，对所有用户免费。以下是尝试方法。
Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) 2025
Apple 将于 11 月 4 日至 9 日在中国苏州举行的年度自然语言处理经验方法 (EMNLP) 会议上展示新的研究成果。 EMNLP 专注于口语处理科学和技术的研究。
Bringing Vision-Language Intelligence to RAG with ColPali
释放知识库中非文本内容的价值这篇文章《与 ColPali 一起将视觉语言智能引入 RAG》首先出现在《走向数据科学》上。
Improving Language Model Personas via Rationalization with Psychological Scaffolds
使用用户描述或角色提示的语言模型用于预测用户的偏好和意见。然而，现有的构建角色的方法主要依赖于用户的人口统计属性和/或先前的判断，而不依赖于用户判断背后的任何潜在推理。我们引入了 PB&J（行为和判断心理学），这是一个框架，通过纳入用户可能做出某种判断的潜在理由来改进 LM 角色。我们的基本原理是由语言模型生成的，用于明确推理用户在……上的行为
NVIDIA 进一步坚定了对开源的承诺，推出了针对语言、机器人和生物学的全新开源 AI 技术，为开放生态系统做出了贡献，扩大了 AI 的使用范围，并推动了美国的创新。这些开放技术将通过高效推理、高保真世界生成和交互式物理 AI 为全球开发者提供支持并加强经济增长阅读文章
When Words Create Blame: Reading the AI171 Preliminary Report Through the Lens of Language
1. 为什么语言在安全调查中很重要 印度航空 AI171 航班 (VT-ANB) 的初步报告在国际民航组织的保证下开启：..
实体链接 (EL) 传统上依赖于大型注释数据集和广泛的模型微调。虽然最近的小样本方法通过提示来利用大型语言模型 (LLM) 来减少训练要求，但由于昂贵的基于 LLM 的推理，它们常常效率低下。 ARTER（自适应路由和目标实体推理）提出了一种结构化管道，通过策略性地结合候选生成、基于上下文的评分、自适应路由和选择性推理，无需深度微调即可实现高性能。 ARTER 计算一小组...
Bias after Prompting: Persistent Discrimination in Large Language Models
从偏见转移假设 (BTH) 的先前工作中可以得出的一个危险假设是，偏见不会从预先训练的大型语言模型 (LLM) 转移到适应模型。我们通过研究提示适应下因果模型中的 BTH 来验证这一假设，因为提示是现实世界应用中非常流行且易于使用的适应策略。与之前的工作相比，我们发现偏见可以通过提示转移，而流行的基于提示的缓解方法并不能始终阻止偏见的转移。具体来说，相关性......
References: Prioritize the Partner Language (Nov 2025)
ACTFL。 （2024）。 ACTFL 能力指南 2024。亚历山大，弗吉尼亚州：美国外语教学委员会。布洛克，尼古拉斯. (2011) 双向双语沉浸式课程对最初以英语为主的拉丁裔学生态度的影响，双语研究期刊：国家双语教育协会期刊，34:2, 125-141，DOI：10.1080/15235882.2011.598059 科利尔，弗吉尼亚州；托马斯、韦恩. （2004）。惊人的功效[...]
