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。
Stable Diffusion Models are Secretly Good at Visual In-Context Learning
自然语言处理 (NLP) 中的大型语言模型 (LLM) 已展现出上下文学习 (ICL) 的巨大潜力——能够利用几组示例提示来适应各种任务，而无需显式更新模型权重。 ICL 最近被探索用于计算机视觉任务，并取得了有希望的早期成果。这些方法涉及专门的培训和/或额外的数据，使过程复杂化并限制其普遍性。在这项工作中，我们展示了现成的稳定扩散模型可以重新用于视觉上下文学习……
5 Cutting-Edge Natural Language Processing Trends Shaping 2026
在本文中，我们讨论了将塑造2026年的五个尖端NLP趋势。
