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nlp+学术新闻后续_一张图看懂nlp思维(2024年12月追踪报道)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

nlp+学术

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。

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！

沃恩智慧学员论文中稿喜报，恭喜！ 𐟎‰在学术的海洋中，沃恩智慧的学员们正奋力前行，他们的努力得到了应有的回报！每天面对电脑屏幕，埋头苦干，文献堆积如山，实验数据让人头疼。熬夜加班，以为稳操胜券，结果却被告知需要重写，心情瞬间跌入谷底。𐟘“ 𐟒᤽†别担心，沃恩智慧为你们提供了全方位的学术支持。从选题困难到结构混乱，从专业基础薄弱到导师放养，我们都有专业的导师团队来帮助你们。我们的导师来自QS前50的顶尖大学，有着丰富的科研经验和深厚的学术背景，他们将手把手指导你们如何写出一篇高质量的论文。 𐟌Ÿ我们的服务承诺：无二次消费，无隐形消费，全程费用公开透明。先试听后付费，对导师满意再签合同付款！我们的导师团队覆盖人工智能各领域，从NLP到计算机视觉，从深度学习到推荐系统，我们都能提供专业的指导。 𐟔选择沃恩智慧，就是选择了专业、可靠和高效。让我们一起努力，突破学术难题，发表高质量的论文！𐟓ˆ 𐟓⥆次恭喜所有中稿的学员们，你们的努力得到了认可！继续加油，未来可期！𐟚€

保研心得分享：如何拿到华五的offer？大家好，今天想跟大家聊聊我的保研经历，希望能给正在努力的小伙伴们一些参考。个人背景 𐟓š 我本科是在北京的一所中九高校读的电子信息工程专业，大二的时候还被选进了信息科技菁英班。虽然我们学校的竞争非常激烈，但我的学分绩还是达到了90.3，全校第一大院的名头可不是盖的。六级成绩是550+，还当了四年的学习委员。竞赛方面，我拿了国家级竞赛奖项三次，省级竞赛奖项三次。科研经历也比较丰富，在中科院做过一段NLP方向的科研，还在本校实验室做了三段项目，涉及专利、华为项目和AI+通信方向的学术研究。另外，我还参加了两个校级大创项目。定位选择 𐟎ˆ‘个人的目标是回南方读研，所以主要投了华五的学校。虽然我们学院有背景比我差的去了北大软微专硕、清华集电直博，但我觉得自己的专业方向（信通）在复旦和南大学科实力不足，所以主要投了上交、浙大、中科大和国科大的空天院。研究方向上，我更倾向于AI+通信一类的智能通信。面试成果和offer 𐟓슧𛏨🇤𘀧•ꥊꥊ›，我拿到了几个不错的offer：上交电院：电子系直博浙大信电学院：智能所直博中科大信院：6系学硕国科大空天院：学硕直博任选面试经历 𐟒𜊦𘪥� ᧚„面试都有不同的特点：上交：一个英语简答题，面试过程比较简单，主要难点在初筛和后期联系老师。浙大：面试非常硬核，英语介绍和简答后的问答环节，五六个老师围着我问，问得特别细致，尤其是我的课程成绩和科研竞赛。中科大：学院面试包括英语介绍、英语简答、专业课提问和老师提问，感觉比较走流程。导师面试时，导师看了我的简历后问我是要专硕还是学硕。国科大空天院：英语介绍、英语简答和自由提问，整体感觉也比较简单。最终选择 𐟏… 直博有风险，本科科研和研究生科研也不一样。再加上我科大的导师人很好，所以最终选择了科大的学硕。希望我的经历能给大家一些参考，祝大家保研顺利，学业进步！如果有任何问题，欢迎随时联系我哦！

从零开始深度学习：你的5步指南 𐟌Ÿ 第一步：基础学习 𐟓š 无论学习什么技术，坚实的基础是关键。推荐从《深度学习》这本书开始，它是由Yoshua Bengio、Ian Goodfellow和Aaron Courville合著的，被誉为深度学习的“圣经”。同时，补充Python和NumPy等基础编程知识，让代码不再成为你的障碍。𐟓–𐟒𛊊𐟌Ÿ 第二步：动手实践 𐟧‘‍𐟒𛊧†论学习之余，一定要动手实践。推荐使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架进行实际操作。通过Kaggle等平台的练习，你会在解决实际问题的过程中迅速提高。𐟚€ 𐟌Ÿ 第三步：专题学习 𐟏늦ŽŒ握基础后，可以根据兴趣进行深入学习。无论是计算机视觉（CV）𐟑€，自然语言处理（NLP）𐟗㯸，还是强化学习（RL），都有许多优秀的专题课程等待你去挖掘。𐟕𙯸𐟓𘊊𐟌Ÿ 第四步：学术论文阅读 𐟓‘ 当你对某个领域有一定的了解后，阅读最新的学术论文，可以让你紧跟学术前沿，掌握最新的技术和算法。ArXiv, NeurIPS, CVPR等平台，都是论文的宝藏库。𐟒ᰟ砊 𐟌Ÿ 第五步：参与项目和竞赛 𐟏… 最后，通过参与实际的项目和竞赛，你可以将所学知识应用于实际问题，进一步锻炼自己的技能。也可以尝试发表自己的研究，让世界见证你的成长。𐟒𜰟Ž–️ 𐟎‰ 现在，你已经有了一条清晰的深度学习入门路线。记住，深度学习不是一蹴而就的过程，而是持之以恒的学习和实践。让我们一起开启这场知识的冒险，加油！𐟑𐟔倀

24Fall EE/ECE留学选校攻略先说说我的个人背景吧： 𐟓Š 学术背景：本科：浙江某双非一本，通信工程专业，GPA 85.8（年级排名15%）。托福：103（阅读27，听力29，口语23，写作24）。 GRE：首考328（语文158，数学170，写作3.5）。 𐟒𜠥𙠤𘎧瑧 ”：科研经历：三段科研经历，一段是校内科研，做机器学习人脸识别算法；一段是学院和华为合作的CV和NLP实践，拿到了华为奖学金；还有一段是MIT教授的寒假线上科研，也是CV方向的ML应用。但这些经历都没有论文产出。硬件方向科研：只有学校里的短学期课设，通信系统设计，画电路图、焊板子。实习经历：在一家小通信外企公司做物理指标测试工程师助理实习，主要做硬件测试。 𐟓š 项目与奖项：项目：有一个为期一年的大创项目，我是负责人，利用GAN算法做了一个可以实现目标语音转换的语音助手小程序。奖项：一堆小奖和校内奖学金。 𐟎€‰校与规划：目标：留美，纯找工，master=opt+cpt，对课程质量无要求，能保GPA毕业就行。名校情节不重，学费别太夸张。方向软硬皆可，个人偏向于ECE曲线转码。尽管前面的科研跟ML很相关，但不想申请带ML的track。看1p3a感觉转码美硕完全找不到MLE的工作？能转码的话希望做SDE。硬件就业形势好像还行？但是经历比较少，感觉文书难写，不太匹配。诚求高人指点！#24fall #留美 #美硕 #留学选校 #EE #ECE #CS

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。

学术神器！Chat系列来袭科技真的在改变我们的生活𐟑袀𐟒𛯼最近，我发现了两款超级实用的AI工具，它们可以帮助我快速理解PDF文档，简直是学术研究的福音。如果早有它们，我啃论文的时候就不至于那么痛苦了𐟘�‚ 首先，让我们来聊聊「ChatPDF」。这个工具真的是万能的，适用于各种类型的PDF文档。它利用自然语言处理（NLP）技术，从PDF中提取信息，并以丰富详细的方式回答你的问题。无论是关于文档内容、结构还是格式的问题，「ChatPDF」都能轻松搞定。而且，它还支持多种问题格式，包括开放式问题、多项选择题和是/否问题。然后是「ChatDOC」，这个工具专门为学术文档设计，比如研究论文和教科书。它不仅能回答关于文档内容的问题，还能提供引用和参考文献的相关信息。同样，「ChatDOC」也支持多种问题格式。 ⁉️那么，你应该选择哪个工具呢？如果你需要理解各种类型的PDF文档，那么「ChatPDF」绝对是个不错的选择。而且它是免费使用的，并且能回答各种问题。但如果你主要处理学术文档，那么「ChatDOC」会更适合你。它拥有更多功能，特别支持引用和参考文献。 𐟈𖯸以下是一些使用「ChatPDF」和「ChatDOC」的例子：当你阅读一篇研究论文时，有些概念你不理解。你可以询问「ChatPDF」或「ChatDOC」来解释这个概念。当你撰写论文时，你需要引用一个来源。你可以询问「ChatPDF」或「ChatDOC」来找到引文。当你做演讲时，你需要了解一篇文档的主要要点。你可以询问「ChatPDF」或「ChatDOC」来总结该文档。无论你是在阅读、写作还是演讲，「ChatPDF」和「ChatDOC」都能成为你的得力助手，帮助你更好地理解和利用PDF文档。

如何以目标为导向规划研究生生活 𐟏ž️ 最近有不少朋友问我，研究生生活该怎么规划？时间管理问题怎么处理？以及看了之前的分享后，依然不知道如何选择适合自己的职业。今天我就结合自己的经验，给大家分享一些心得，希望能帮到你们～ 𐟏ž️ 我个人情况是这样的：985研二在读，大二下学期开始对计算语言学感兴趣，本科的学位论文是用Python实现的，最近刚被Springer收录。本科期间做过各种实习，包括教师、记者&编辑、体制内岗位等，发现自己并不喜欢。大四下学期在碧桂园旗下的机器人子公司参与算法部的语料库建设。 𐟏ž️ 因为保研时没有选择中传的计算语言学，我感到比较迷茫，毕竟之前一直认为自己会在未来从事NLP方向。期间带我做项目的PKU前辈给我提了一些建议（现在也是很好的朋友），建议我可以从事产品岗位。但经过思考后，我发现自己的兴趣还是在编程上，因此决定放弃产品offer，研一开始all in前端（考虑到时间因素、性价比等等）。 𐟏ž️ 因为我也热爱学术科研，不喜欢只有单一的选择导致被推着走，所以决定花50%的精力在申博上（希望PhD回归计算语言学），50%的精力在转码上（希望去理想的公司或者申请泛CS二硕），最终再比较offer进行选择。因此，我的整个研一学年都在保持白天写代码，晚上读文献写文章的习惯。最终保证了自己有两篇数据很详实的文章+一段前端实习，期间还保持了健身习惯。对于这个结果，我个人还比较满意，毕竟再累也撑不下去了（实诚）。 𐟏ž️ 对于研一的同学究竟该怎么规划，我的建议总结如下： ① 早日明确目标。我在开学之初就比较清楚自己的目标以及它们分别的权重，虽然期间也有过迷茫纠结，但是大方向上没有太多改变。我身边也有一些all in申博和all in就业的好朋友，可以看出他们的目标很明确，两方在各自领域的成果也比我更能打。我认为，大家都是人，全方位卷很容易学得不精，也没必要，我觉得太累了哈哈哈~有自己的人生就好了。 ② 要敢于放弃，同时明白在某些特定的事上是需要全力以赴的。 —-好了又没字数啦大家直接看图～！(⴯𜡯𝀣€‚)

科研伙伴招募！同行探讨 𐟑‹ 大家好，我是来自北美top10大学的在读PhD学生，已经在多个顶级期刊和会议上发表了多篇高水平论文，例如IEEE IV、IEEE ITSC、ICML和Neurips。我的谷歌学术引用量接近百次，并且还指导过学员在IEEE IROS和IEEE Transaction on Image Processing上发表论文。 𐟤 我正在寻找以下类型的合作伙伴：讨论合作伙伴：寻找志同道合的朋友一起讨论研究想法，分享论文。我们可以在大模型、NLP、推荐系统、CV、数据挖掘、时间序列以及其他AI4S方向进行深入的交流。联合发表论文：目标是发表在CCF-A类会议或期刊上的论文，如AAAI、NIPS、ICML、SIGKDD、SIGIR和ICASSP等。小领域讨论者：寻找在一个相对小领域内有专长的合作伙伴，合作愉快的话，可以保持长期合作。如果有新的idea，我会提供算力支持。期待与你在科研路上同行！

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