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内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

nlp学术

北航沙磊：AI领域的璀璨明星 𐟌Ÿ 如果你对人工智能感兴趣，那你一定不能错过北航的沙磊教授。沙磊博士是北京航空航天大学人工智能学院的教授，同时也是博士生导师。他可是国家级青年人才，曾在2018年从北京大学信息科学技术学院计算语言学研究所获得理学博士学位。之后，他在苹果公司的Siri NLP组担任资深研究员，2020到2022年间还在牛津大学的智能系统组担任研究助理。沙磊的主要研究方向包括可解释的自然语言处理模型、信息抽取、可控文本生成以及小样本自然语言模型。他在本领域的顶级会议和期刊上发表过多篇学术论文，比如ACL、NeurIPS、AAAI、EMNLP、NAACL、Coling等。他还担任过IJCAI、AAAI、ACL、ICML、NeurIPS、ICLR、EMNLP、Coling、NAACL等国际会议的程序委员会委员，其中还担任AAAI和IJCAI的SPC，以及ACL领域的主席。此外，他还曾获得EMNLP2020杰出审稿人奖。沙磊对科研实习生的招收也有很高的要求，目标是培养出世界一流的科研成果并在相关领域顶会顶刊发表学术论文。他希望实习生具备坚实的数学基础和解决问题的能力，同时拥有数据挖掘、机器学习、信息检索、自然语言处理、人工智能算法博弈论等领域的相关知识，并具备优秀的编程能力和良好的沟通能力。如果你有基于自然语言处理、知识图谱、数据挖掘等技术主题的合作需求，欢迎联系沙磊教授。他的研究方向不仅限于法律、金融、智能应用等领域，还涉及更广泛的应用场景。总之，沙磊教授在人工智能领域的研究成果和影响力都非常显著，是值得关注和学习的榜样。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应、学习、推理和决策的智能机器。AI的发展可以追溯到1956年，当时在达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”这一概念。自那时起，AI已经经历了多个发展阶段，包括起步发展期、反思发展期、应用发展期、低迷发展期、稳步发展期，以及目前正在经历的蓬勃发展期。 AI的应用领域非常广泛，包括但不限于自然语言处理（NLP）、计算机视觉、医疗诊断、金融风险管理、预测与推荐系统、制造业和物联网、能源管理与环境保护等。AI技术在这些领域的应用不仅提高了效率，还推动了创新和研究的发展。 AI的学术研究同样重要，它正在改变学术界的研究、知识生成和教育方式。AI在学术研究中的应用包括数据分析、自然语言处理、计算机视觉、药物发现、机器人和自动化、推荐系统、模拟和建模等。这些应用正在加速科学探索的步伐，提升研究成果的质量。 AI的社会影响是多方面的。一方面，AI作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展。另一方面，AI的发展也带来了法律、伦理等问题的挑战，如个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能歧视和偏见等问题。 AI的未来发展预计将朝着通用人工智能（AGI）的方向发展，这将是一种能够在多个领域和任务中表现出类人智能的系统。同时，合成数据的使用可能会打破AI训练数据的瓶颈，解决数据隐私保护的问题。总的来说，AI是一个快速发展的领域，它正在改变我们的工作和生活方式，同时也带来了新的挑战和机遇。随着技术的不断进步，AI预计将在未来继续为我们的生活、工作和社会带来更多的变革和价值。

ENEB线上硕士毕业证书发放全攻略在ENEB线上硕士课程中，当你完成了所有作业并通过了所有课程，你将收到一份毕业证书的通知。𐟎“ 等待60天后，如果还没有收到证书，可能是因为系统延迟。𐟕’ 然而，即使你忘记了这件事，最终你仍然会在你的收件箱中发现这份期待已久的毕业证书。 𐟓œ 数字营销专业的课程包括Coaching和NLP，这些课程也会单独颁发证书。ENEB和伊莎贝尔一世大学都会为你提供这些证书。 𐟓Š 数字营销方向的所有课程和你的每门课程得分都会清晰地展示在你的毕业证书上。𐟓ˆ 这些证书不仅是对你学术成就的证明，也是你职业发展的有力支持。𐟌Ÿ

从普通211到新国立全奖博：我的逆袭之路 𐟎“ 我的学术旅程 𐟎“ 𐟒ᠨƒŒ景 𐟒ኊ𐟓š 本科：普通211，电子信息工程专业，平均分83 𐟖堧ᕥ㫯𜚥⨥𐔦œ쥤祭樽碌𖥷姨‹专业，成绩H2A 𐟌 博士：新加坡国立大学计算机科学专业，无GRE破格录取 𐟚€ RA 经历 𐟚€ 本科本校：DL（深度学习）加州大学伯克利分校：ML（机器学习）香港大学：RL（强化学习）中山大学：DL（深度学习）中科院软件所：DL & Healthcare（深度学习与医疗）清华大学：NLP（自然语言处理） NUS：HCI（人机交互） 𐟎‰ 成绩逆袭 𐟎‰ 大二结束：均分76（全班13/24），获得一些唱歌比赛奖项大三大四：均分90+（全班1/24，年级4/106），全国机器人大赛一等奖𐟥‡ 本科毕业：均分83 [汗颜R] 𐟔砦Š€能进阶 𐟔犦œ짧‘刚毕业：为了机器人大赛学了一点C语言，其他编程语言都不会... 现在：掌握C、Python、Java、Javascript、函数式编程、前后端开发、部署、DL（计算机视觉、NLP）、ML、数据分析、爬虫、分布式系统 𐟓ƒ 论文 𐟓ƒ SCI论文共4篇：1篇Q1，一作，影响因子7.4；其他两篇也一作 𐟌𑠧𛓨𐟌𑊧”Ÿ活不在别处，只在当下。与其抱怨，不如行动。每一步的努力，都离梦想更近一点！

学术界：选择比努力更重要吗？𐟤” 有人说，学术界是“选择大于努力”的完美体现。至少在我的经历中，这句话是成立的。以我自己为例，我把科研当作一种工作，而不是生活的全部。尽管我多读了一个二硕，但我的博士毕业时间比国内的同学还要早，而且还没答辩就拿到了英国的永久教职。我的选择有三个：国内读博 vs 国外读博：当时国内有两个选择，一个是弱985，另一个是强211。但经过对毕业时间、实验室氛围和住宿条件的考量后，我决定放弃国内的机会，选择去国外读二硕然后继续读博。读博方向的选择：在寻找博士奖学金时，我故意避开了热门方向，如CV和NLP。虽然这些方向非常火爆，但我也知道这意味着竞争激烈。我选择了一个相对小众的方向，并在这个方向上深耕了三年，发表了几篇论文，其中两篇按照CCF的标准是1区。教职的选择：最终，凭借这几篇论文，我顺利拿到了教职。事实上，我从未考虑过工业界的工作，因为我不想卷入那种竞争。学术界的工作给了我更多的自由度，没有课的时候就可以完全不用上班，还能有更多时间陪伴家人。在这个过程中，我深刻体会到努力是没有门槛的。比如，一天从早8点到晚10点在办公室坐着，甚至周末也不休息，这样的学生在理工科实验室里一抓一大把。中国人的平均工作时间在世界前列，搞科研的那群人更是佼佼者。然而，努力并不足以让你在学术界脱颖而出。努力只能加速问题的解决，但方向不对，你永远无法到达终点。所以，选择真的大于努力吗？至少在我的经历中，答案是肯定的。

探索知识之路：代码与论文间的每日挑战在代码与论文的交织中，我们追逐着知识的光芒。𐟔𐟌Ÿ 导师的指引，如同探险中的罗盘，帮助我们找到方向。作为C9博士，我愿成为你的灯塔，照亮前行的道路。𐟗𜊊从SCI一区到二区的文章，我的足迹遍布计算机和电子信息的领域。我专注于网络、学习模型的研究，用数据编织知识的网络。𐟌 无论是留学生面临的数据处理挑战，还是数据结构和机器学习的奥秘，我都愿意与你分享。深度学习和人工智能的世界广阔无垠，让我们一起探索回归、分类、预测的神奇领域。𐟤– 在自然语言处理（NLP）中，文本分析和情感分析如同璀璨的星辰，而在计算机视觉（CV）的天空中，图像处理和可视化技术则是指引方向的北极星。𐟌Œ 我的知识和经验，希望能助你在本科和研究生学习的旅程中一帆风顺。线上课程、保姆式指导，为你的学术之路提供全方位的支持。𐟒𜊊如果你对深入了解机器学习、深度学习的世界充满好奇，或者寻找一位值得信赖的学术伙伴，不妨与我联系。让我们一起，让知识的种子在实践中生根发芽。𐟌𑀀

计算语言学已死？生成式AI的未来在哪里？最近总是看到一些关于计算语言学前景的讨论，作为一个在这个领域摸爬滚打多年的从业者，我觉得有必要说几句。首先，我得承认，计算语言学和自然语言处理（NLP）确实有点“过时”了。很多人可能会反驳说，任何事物都有其价值，但这种说法有点模糊。立场不明确，讨论就失去了意义。很多人喜欢拿大模型LLM来说事，认为它也属于NLP的一部分。对此我只能呵呵一笑。看看那些搞大模型的人，他们的背景大多是数学系或者纯计算机科学，而不是NLP或者计算语言学。现在很多人搞多模态、安全性、可解释性，甚至结合语言学、心理学、社会学等等，在我看来这些都是骗经费的学术项目，没啥实际价值。有这个时间，不如去研究一些更实用的东西，比如开发岗位、搜索引擎推广、运维、产品经理等等。最近看到很多社交平台上劝人学NLP的帖子，真是让人无语。很多所谓的学术大拿在象牙塔里创造一些所谓的哲学术语，水平之低下令人咋舌。他们不过是平添一些“牛马”作为人肉电池。最可怜的是那些天资平庸但懵懂的年轻人，毕业时无奈转行，学术上的“不入上流”。那些所谓的NLP、CL期刊论文，本来就是毫无营养的东西，那些成功上位者却要求你像牛马一样日夜反刍。更可恨的是那些本来不是真正大模型研究背景的院校，也借此为名，大量培养计划，看似生机勃勃，实则是毁人不倦。总之，计算语言学和NLP的未来可能并不如人们想象的那么光明，而生成式AI或许才是未来的方向。

Nature子刊： AI 写的论文更能成为“热门”！ 10月11日，发表于《自然-人类行为》（Nature Human Behaviour）的论文中，美国西北大学（Northwestern University）的研究团队基于自然语言处理（NLP）开发了一个测量框架，对人工智能（AI）在科学研究中的使用情况进行了评估。结果显示，AI 在科学研究中的应用逐年增加，采用 AI 的论文更有可能成为被引用次数排名前 5% 的论文。研究人员分析了微软学术图谱（MAG）的 7460 万份出版物、美国专利商标局（USPTO）的 710 万项专利数据和开放式教学大纲项目（OSP）中的 420 万份大学课程大纲，时间跨度为 1960-2019 年，涵盖 19 个学科和 292 个领域。结果表明，2015-2019 年，计算机科学、工程学、物理学、生物学、心理学、经济学、社会学和政治学等学科直接使用 AI 的情况均显著上升。「热门微博」「见闻分享」「科研动态」「人工智能」

计算机研一暑假3个月快速提升指南嘿，计算机准研一的小伙伴们！暑假即将来临，你们是不是也在想着如何在接下来的三个月里快速提升自己的水平呢？先别急，咱们先来做个小测试，看看你目前的水平如何。𐟧‹ 导师欣赏值：2颗𐟌Ÿ 如果你能完全自己写本科毕设的代码，那这真的是基本操作了。参加过编程比赛，比如ACM、CSP，那绝对是个加分项。导师欣赏值：3.5颗𐟌Ÿ 如果你有关于机器学习或数据处理的项目经验，那很不错。做过神经网络或图模型的项目，那你的导师一定会对你刮目相看。参加过数学建模比赛或者独立查找过文献，这都能体现你的研究能力。在大厂实习或者参与过科研项目，那你的实践经验就很丰富了。导师欣赏值：5颗𐟌Ÿ 如果你已经发表过论文，那你的学术水平已经很高了。更厉害的是，如果你能在顶刊或顶会上发表文章，那你的导师一定会对你青睐有加！𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 接下来三个月的建议基础技巧栈编程语言：无论是Python、Java还是C++，都要熟练掌握。机器学习：掌握基本原理和常用算法。神经网络：了解常见的神经网络结构和训练方法。项目实现：多动手实践，做一些小项目来提升自己的实践能力。方向技术栈自然语言处理：了解常见的NLP任务和模型。计算机视觉：掌握基本的图像处理和计算机视觉技术。推荐系统：了解推荐系统的基本原理和实现方法。网络/信息安全：掌握基本的网络安全和防护技术。数据库/挖掘：了解数据库管理和数据挖掘的基本知识。体系结构/理论：掌握计算机体系结构和基本理论。图形学：了解计算机图形学的基本原理和应用。人机交互：掌握人机交互的基本技术和设计原则。科学理论：了解一些基本的科学理论，比如量子力学、信息论等。 AI交叉：了解人工智能与其他领域的交叉应用，比如医疗、金融等。建议大家根据自己的实验室方向提前学习起来，毕竟提前准备总是好的！加油吧，未来的研究生们！𐟒ꀀ

PyTorch子库揭秘，AI开发提速！ PyTorch 作为一个强大的深度学习框架，除了核心库之外，还提供了一系列重要的子库和扩展工具，这些工具大大增强了其在计算机视觉、自然语言处理以及其他领域的应用能力。以下是一些 PyTorch 中关键的子库和相关项目： torchvision 𐟎芴orchvision 提供了对图像数据加载、预处理、转换以及常见的计算机视觉模型的支持，如 AlexNet、VGG、ResNet 等预训练模型。 torchaudio 𐟎犴orchaudio 是一个针对音频信号处理的库，包含音频数据加载、处理以及预训练模型，便于进行音频相关的深度学习任务。 torchtext 𐟓œ torchtext 是为自然语言处理（NLP）任务设计的，提供了文本数据预处理、常用NLP模块（例如词嵌入、循环神经网络层等），并包含一些文本分类和序列标注任务的基准模型。 pytorch-lightning ⚡ 虽然不是官方维护的子库，但它是基于PyTorch构建的一个高级接口，用于简化复杂的训练循环代码，支持多GPU训练、混合精度训练、分布式训练等特性。 torch_geometric (PyG) 𐟌 torch_geometric 是一个针对图神经网络(GNN)开发的库，方便进行图形数据的处理与建模。 torch.distributed 𐟌 torch.distributed 提供了分布式训练的功能，包括点对点通信、集体操作、参数服务器模式等。 torch.nn.functional 𐟧orch.nn.functional 包含了大量的神经网络层和损失函数，是构建自定义层时经常会用到的模块。 torch.optim 𐟔犴orch.optim 是优化器库，包含了各种梯度下降算法的实现，如SGD、Adam、RMSprop等。 torch.utils.data 𐟓 torch.utils.data 是数据加载和处理模块，提供了DataLoader类来高效地从数据集中批量读取数据，并支持多进程预处理。这些子库和工具极大地丰富了PyTorch的功能，使其成为一种广泛应用于学术研究和工业实践中的深度学习平台。

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