每天给你送来NLP技术干货！来自：SUFE AI Lab标题：Adversarial Mixture Of Experts with Category Hierarchy Soft Constraint期刊：ICDE 2021商品搜索引擎是电商平台满足用户购物需求的一个重要系统，它根据用户输入的搜索词，返回个性化的排序列表。商品一般会被归为某一大类下某个小类目，例如电子产品，在电子产品这个大类目下

在 NeurIPS、ICLR、CVPR、AAAI、ACL、EMNLP, T-ITS、TCSVT 等会议期刊上发表论文二十多篇。目前，NICE已构建起覆盖中、美、欧的国际化团队，正加速在硅谷、纽约、香港等地落地，致力于打造连接学术、产业与未来的全球化AI前沿社区。他的研究方向包括可信大模型/智能体，对话系统，贝叶斯学习，语音识别等，分别于苏黎世联邦理工学院和伦敦大学学院进行学术交流，以一作身份在 A

Demo这是最近两个月来的一个小总结，实现的demo已经上传github，里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM等多个神经网络模型的的实现。这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题、处理方法和相关策略，以及经验（其实并没有什么经验）等，白菜一枚。Demo Site: https://github....

然而，现有的零强化学习(zero-RL)方法本质上是"同策略"(on-policy)的，这限制了模型只能从自身输出中学习，无法获得超出其初始能力的推理能力。分析表明，LUFFY不仅能有效模仿，还能探索超越示范的空间，为使用离策略指导训练可泛化的推理模型提供了一条可扩展的路径。每周进行学术分享，形式包括圆桌会议、主题分享、单篇论文深度分享等，内容覆盖论文分享、科研小白入门、PhD择业等所有学术领域。

针对这些难题，我们提出了MT-R1-Zero，首次将R1-Zero范式成功扩展到机器翻译领域的实现。格式错误将受到固定惩罚，激励模型优先学习正确格式。MT-R1-Zero证明了，即使在评估复杂、输出灵活的机器翻译任务上，纯粹的、基于度量的强化学习也是一条很有潜力的技术路径，希望这项工作能启发更多将RL应用于复杂自然语言生成任务的研究。在OOD（分布外）测试中，仅在英汉数据上训练的MT-R1-Zer

知乎：方佳瑞原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/664061672纯学术分享，侵删FlashAttention（FA）是一系列针对Transformer模型训练和推理加速方案。自从发布以来，历经了多次迭代，并借着其节省显存、加速计算、使用简单的特性，目前已经是大模型训练必备之良药。FA的论文，一年多就有242个引用，作为一个做底层优化的论文，也是前无古人了。不过仔细研究

每天给你送来NLP技术干货！来自：圆圆的算法笔记点击这里进群—>加入NLP交流群今天给大家介绍3篇EMNLP 2022中语言模型训练方法优化的工作，这3篇工作分别是：针对检索优化语言模型：优化语言模型训练过程，使能够生成更合适的句子表示用于检索——RetroMAE: Pre-training Retrieval-oriented Transformers via Masked Auto-En

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