《探寻计算图奥秘：动态与静态在自然语言处理中的分野》
在自然语言处理（NLP）领域，模型训练依赖计算图这一底层架构。动态计算图以灵活性见长，适合调试与开发，但运行效率较低；静态计算图则以高效性和全局优化能力著称，利于大规模训练和部署，但调试复杂且灵活性受限。两者各有优劣，适用于不同场景：研究初期宜用动态计算图，生产阶段则偏好静态计算图。它们共同推动了NLP技术的发展，为自然语言处理的广泛应用提供了技术支持。
突破！自然语言强化学习(NLRL)：一个可处理语言反馈的强化学习框架
自然语言强化学习（NLRL）是一种将传统强化学习扩展到自然语言表示空间的新型框架，通过结合大型语言模型（LLMs），实现对语言反馈的直接处理。相比传统方法，NLRL在语言任务中具有更强的适用性和解释性，已在迷宫、突破和井字棋等游戏中展现良好性能。其优势包括语言反馈处理能力、增强的可解释性以及与LLMs的高效结合，但也面临语言歧义性、计算资源需求高及泛化能力有限等挑战。论文链接：https://arxiv.org/abs/2411.14251
