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智能文档处理技术综述
【8月更文挑战第7天】智能文档处理技术综述：通过OCR将图像转为文本，NLP理解文档内容，结构分析识别布局，信息抽取提取关键数据。广泛应用于企业自动化、金融、医疗及政务服务，面对多样格式、语言复杂性和数据质量等挑战，未来将融合深度学习、提升多语言处理并集成其他先进技术，以满足全球化需求并确保安全可靠。
过去时态让GPT-4o防线崩塌！成功率从1%暴涨至88%
【8月更文挑战第8天】新论文揭示“过去时态攻击”能大幅削弱GPT-4o等大型语言模型安全性，通过将文本动词从现在时转为过去时，成功率从1%跃升至88%。此攻击利用模型对过去时理解的不足，易误导模型产出错误结果，对不同NLP任务构成威胁。研究强调了提升模型时态多样性和开发针对性防御措施的重要性。论文链接: https://arxiv.org/pdf/2407.11969
深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
【8月更文挑战第8天】本文将探讨深度学习技术如何革新自然语言处理（NLP）领域，包括其在文本理解、语音识别和机器翻译等方面的应用。同时，我们也将分析深度学习在处理自然语言时面临的主要挑战，如数据偏差问题、模型的可解释性以及资源密集型训练过程等。文章旨在为读者提供一个关于深度学习在NLP中应用及存在问题的全面视角，并激发思考如何克服这些挑战以推动技术的进一步发展。
AI大模型应用开发实战(01)-大语言模型发展
【8月更文挑战第2天】
【LangChain】如何本地部署基于chatGPT的实时文档和表格数据的助手，在自己的数据上构建chatGPT？
本文介绍了如何使用LangChain库和FAISS工具在本地部署一个基于chatGPT的实时文档和表格数据助手，详细阐述了项目原理、搭建步骤、环境配置、代码修改和运行流程，以及如何在自己的数据上构建和使用chatGPT。
如何通过机器学习进行情感分析：一项深度技术探索
【8月更文挑战第7天】通过机器学习进行情感分析是一个复杂但充满潜力的过程。从数据准备到模型部署，每一步都需要精细设计和不断优化。随着技术的不断进步，我们有理由相信，情感分析将在更多领域发挥更大的作用，为人类社会带来更多的便利和价值。
【数据挖掘】百度机器学习-数据挖掘-自然语言处理工程师 2023届校招笔试详解
百度2023届校招机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师笔试的题目详解
【数据挖掘】百度机器学习-数据挖掘-自然语言处理工程师 历史笔试详解
文章汇总并解析了百度机器学习/数据挖掘工程师/自然语言处理工程师历史笔试题目，覆盖了多分类任务激活函数、TCP首部确认号字段、GMM-HMM模型、朴素贝叶斯模型、SGD随机梯度下降法、随机森林算法、强连通图、红黑树和完全二叉树的高度、最长公共前后缀、冒泡排序比较次数、C4.5属性划分标准、语言模型类型、分词算法、贝叶斯决策理论、样本信息熵、数据降维方法、分箱方法、物理地址计算、分时系统响应时间分析、小顶堆删除调整等多个知识点。
矢量数据库与LLM的集成：实践指南
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