传统上，一般把NLP的研究领域大致分为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两种。NLU侧重于如何理解文本，包括文本分类、命名实体识别、指代消歧、句法分析、机器阅读理解等；NLG则侧重于理解文本后如何生成自然文本，包括自动摘要、机器翻译、问答系统、对话机器人等。但是以ChatGPT为代表的大模型出来后，这些传统的NLP的细分研究领域基本可以说都失去了独立研究的价值。为什么呢？因为大模型可以

Xlearn是你面对结构化数据分类/回归任务时，除了xgboost/lightgbm/catboost之外，又不想搞训练很慢的深度学习模型时，可以尝试考虑的一个能够快速落地的机器学习baseline基准。你可以将它单独使用 (在某些场景中可能会好于GBDT类模型)，也可以尝试将它和GBDT类模型进行模型融合(基本在所有场景中都会有所提升)。它常常在广告点击率预测、推荐系统等存在大规模稀疏特征，并且

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Q-learning是一个经典的强化学习算法，是一种基于价值(Value-based)的算法，通过维护和更新一个价值表格(Q表格)进行学习和预测。Q-learning是一种off-policy的策略，也就是说，它的行动策略和Q表格的更新策略是不一样的。行动时，Q-learning会采用epsilon-greedy的方式尝试多种可能动作。更新时，Q-learning会采用潜在收益最大化的动作进行价值