摘要： 港科大团队在SIGIR 2026发表的论文《LLM-Oriented Information Retrieval: A Denoising-First Perspective》提出，大模型时代信息检索的核心矛盾已从“召回不足”转向“噪声过剩”。研究揭示，LLM作为检索结果的主要消费者，对噪声极其敏感——即使检索到正确答案，多余噪声仍会导致模型性能显著下降（实验显示噪声可使Exact Mat

用WFST来表征ASR中的模型（HCLG），可以更方便的对这些模型进行融合和优化，于是可以作为一个简单而灵活的ASR的解码器（simple and flexible ASR decoder design）。利用WFTS，我们可以吧ctc label，lexicon(字典)，language models(语言模型)等模型结合起来，生成一个简单的search graph用于解码。WFTS主要由

George Tsoukalas, Anton Kovsharov, Sergey Shirobokov, 等 (Google DeepMind, Aarhus University, Google)结论1: AI 已经能解决高难度的前沿数学问题。就算基础的Agent都已经具备了自主攻克封尘数十年、具有极高学术价值的数学开放难题（如保罗·埃尔德什的猜想）的能力，标志着 AI 数学向真实科研级别跨越

arXiv:2605.03546v1 (预印本标识)John Yang, Kilian Lieret, Jeffrey Ma, Parth Thakkar 等总结1: 评估范式由SWE-bench的修bug改为直接重建整个项目。现有的代码大模型评估（如SWE-bench）陷入了“填空题”和“局部修补”的瓶颈。ProgramBench首创了“黑盒逆向工程+从零构建”的范式，强迫AI承担真正的“软件架

std::vector<std::string> split(std::string s, std::string delimiter){std::vector<std::string> tokens;size_t pos = 0;std::string token;while ((pos = s.find(delimiter)) != std::string::npos)

1 综述Semantic Segmentation using Fully Convolutional Networks over the yearsJun 1, 2017https://meetshah1995.github.io/semantic-segmentation/deep-learning/pytorch/visdom/2017/06/01/semantic-segmen...

1 安装1.1 安装dockerbrew cask install docker1.2 拉取kaggle镜像，目前只有cpu版本的docker run --rm -it kaggle/python2 运行2.1 运行jupyter-notebookdocker run -v $PWD:/tmp/working -w=/tmp/working -p 8888:8888 --rm -...

1 安装1.1 安装dockerbrew cask install docker1.2 拉取kaggle镜像，目前只有cpu版本的docker run --rm -it kaggle/python2 运行2.1 运行jupyter-notebookdocker run -v $PWD:/tmp/working -w=/tmp/working -p 8888:8888 --rm -...

用WFST来表征ASR中的模型（HCLG），可以更方便的对这些模型进行融合和优化，于是可以作为一个简单而灵活的ASR的解码器（simple and flexible ASR decoder design）。利用WFTS，我们可以吧ctc label，lexicon(字典)，language models(语言模型)等模型结合起来，生成一个简单的search graph用于解码。WFTS主要由

1 相关链接ERNIE代码：https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/tree/develop/ERNIE2 具体使用2.1 使用步骤下载数据:下载模型(含配置文件及词典)以及任务数据。解压模型和任务数据，开始训练，执行bash script/run_ChnSentiCorp.sh，附上修改后的run_ChnSentiCorp.shset -e...